Yapay Zekayla Konuşurken Aynı Promptlara Tekrar İhtiyaç Duyuyor musunuz?

Yapay Zekayla Konuşurken Aynı Promptlara Tekrar İhtiyaç Duyuyor musunuz? 🧠🤖

🤩Ben duyuyorum. Özellikle de uzun görevlerde.

Kod Yazma Deneyimi

Bir kod yazdığınızı düşünün. Yapay zekalarla ilk tanıştığımız zamanlarda yaklaşık 70 satıra kadar kod yazdırabiliyorduk ve bu bizim için oldukça heyecan vericiydi. Bugün geldiğimiz noktada bu sınır 250–350 satıra kadar esnedi.

😐Ama hâlâ ondan daha uzun isteklerimiz olduğunda bu sayı bazen yetersiz kalabiliyor. Özellikle yapay zekanın daha uzun kodlar yazmasını istediğimizde, kodu parçalara bölerek yazdırmamız gerekiyor.

Bunu yaparken ise her parçanın aynı bağlamı anlaması gerekiyor.

Temel Problem: 🔍İşte tam burada, ilk yazdığımız prompta tekrar ihtiyaç duyuyoruz. > *"O zaman o kadar uzun yazdım şimdi Allah bilir nerede?"*

Yaygın AI Araçlarla Deneyim

Copilot, Claude, ChatGPT...

Bu araçlarla çalışırken sıklıkla şunu yaşıyorum:

Tipik Sorunlar: ◾️Konu uzuyor ◾️Sohbet limiti doluyor ◾️Ya da sadece akışı bozmamak için yeni bir oturum açmak istiyorum

🤦🏻‍♂️Ve "aynı işi tekrar yaptıralım" diyerek yeniden yazmaya başlıyorum.

❌️ Tutarsızlık Problemi

Ama... Bu sefer aynı sonucu alamıyorum.

Neden? Çünkü açıklamayı sıfırdan, bu sefer farklı kelimelerle yazdım. Model için bu, yepyeni bir tanım demek. Bağlam ilk sohbettekinden farklılaşabiliyor.

Farklılaşma Nedenleri: - Kelime seçimi değişiklikleri - Açıklama sırasının farklılaşması - Eksik detaylar veya fazladan bilgiler - Bağlam kaybı nedeniyle yanlış yorumlama

Benim Çözüm Stratejim

O yüzden ben artık şöyle yapıyorum:

1. 📝 Detaylı Prompt Hazırlama 🔸 Önce bir dosyada detaylı bir prompt hazırlıyorum. > *"Selam. Seninle bugün bir simülatör üretmemiz lazım."*

2. 🔍 Algoritma Açıklaması 🔸 Özellikle algoritmaysa, uzun uzun nasıl çalıştığını anlatıyorum > *"Araba buradan çıkacak X metre/saniye hızla gidecek sonra 90° sağa dönecek."*

3. ❓ Belirsizlik Giderme 🔸 Modelin kafasında hiçbir soru işareti bırakmıyorum. > *"Arazideki yansımaları hesaba katma."*

4. 💾 Arşivleme 🔸 Ve en önemlisi: Bu promptu arşivliyorum. > *"D:\Burak\Projeler\Simulator\Prompt.txt"*

🔄 Yeni Oturum Stratejisi

Yeni bir sohbete geçtiğimde?

❌ Sıfırdan yeniden yazmak yok ✅ Aynen kopyalayıp yapıştırmak var

Temel Kural: Çünkü aynı işi neredeyse aynı bağlamda yapması için, aynı açıklamayı vermek zorundasınız.

Bellek Yönetimi Gerçeği

Kritik Kavram: - Yeni pencere = Yeni zihin - Model hiçbir şeyi hatırlamıyor (Genel belleği kısmını geçiyorum) - Hatırlatmak da bizim işimiz

Bağlam Sürekliliği: - Her oturum sıfırdan başlar - Önceki sohbet geçmişi erişilemez - Context window sınırları vardır - Uzun görevler parçalama gerektirir

📁 Prompt Arşivleme Sistemi

Organizasyon Önerileri: ``` 📂 AI_Prompts/ ├── 📂 Coding/ │ ├── 📄 Web_Development.txt │ ├── 📄 Data_Analysis.txt │ └── 📄 API_Integration.txt ├── 📂 Writing/ │ ├── 📄 Technical_Documentation.txt │ └── 📄 Blog_Posts.txt └── 📂 Analysis/ ├── 📄 Business_Analysis.txt └── 📄 Research_Tasks.txt ```

Prompt İçeriği Şablonu: 1. Rol tanımı: "Sen bir [uzman/asistan] olarak..." 2. Görev açıklaması: "Bugün birlikte [proje] yapacağız" 3. Kısıtlamalar: "Şu konuları dikkate alma..." 4. Çıktı formatı: "Sonucu şu şekilde ver..." 5. Örnek girdi/çıktı: Beklenen kaliteyi göster

📌 Kapanış Değerlendirmesi

Kritik Soru: Promptları kaydediyor muyuz? Depoluyor muyuz?

Bence bu artık kişisel tercihten çıkıp, verimli çalışmanın temel yapı taşı haline geldi.

Paradigma Değişimi: 🎙️ Yapay zeka çağında, "prompt" dediğimiz şey bir komut değil... 🔁 Tekrar üretilebilir bağlam.

Sonuç ve Tavsiyeler

Ben artık her iyi promptu bir üretim varlığı gibi saklıyorum.

Verimlilik İpuçları: - Template library oluşturun - Version control yapın (git kullanın) - Tag sistemı ile kategorize edin - A/B test yaparak optimize edin - Team sharing için standartlaştırın

Gelecek Perspektifi: - Prompt engineering bir beceri oldu - Context management kritik yetenek - Reusable prompts verimlilik anahtarı - Documentation is king

Siz ne yapıyorsunuz? Prompt yönetim stratejilerinizi paylaşır mısınız? 🤔