Etkili prompting teknikleri

Neler öğreneceksin

Bu dersin sonunda şunları yapabileceksin:

• Prompt engineering’in ne olduğunu ve üretken AI iş birliği için neden önemli olduğunu anlamak
• AI etkileşimlerini iyileştirmek için altı temel prompting tekniğini uygulamak
• Başarılı AI etkileşimlerine yol açan yaygın pattern’leri belirlemek
• AI yanıtları ihtiyaçlarını karşılamadığında prompt’ları sorun gidererek iyileştirmek

Etkili Prompting Teknikleri

Bu video, Claude gibi AI asistanlarıyla çalışırken etkili prompt’lar oluşturmak için pratik becerileri ele alıyor. Prompt engineering’in basitçe AI sistemleri için etkili talimatlar tasarlama pratiği olduğunu, tanıdık insan iletişim ilkelerini AI’a özgü değerlendirmelerle birleştirdiğini açıklıyoruz. Altı temel tekniği tanıtıyoruz: context vermek, istenen output’lara dair örnekler göstermek, constraint’leri belirtmek, karmaşık görevleri adımlara bölmek, AI’dan önce düşünmesini istemek ve AI’ın rolünü veya tonunu tanımlamak. Ayrıca yanıtlar tam olarak doğru olmadığında troubleshooting stratejileri paylaşıyor ve başarılı etkileşimlere yol açan yaygın pattern’leri öne çıkarıyoruz.

Temel çıkarımlar

• Etkili prompting, net iletişim ilkelerini AI’a özgü tekniklerle birleştirir
• Altı temel prompting tekniği:
  • Context ver: Ne istediğin, neden istediğin ve ilgili arka plan hakkında spesifik ol
  • Örnekler göster: Aradığın output stilini veya formatını göster
  • Constraint’leri belirt: Format, uzunluk ve diğer output gereksinimlerini net biçimde tanımla
  • Karmaşık görevleri adımlara böl: AI’ı çok adımlı muhakeme boyunca yönlendir
  • AI’dan önce düşünmesini iste: AI’a sürecini işlemesi için alan tanı
  • AI’ın rolünü veya tonunu tanımla: AI’ın nasıl iletişim kurmasını istediğini belirt
• “Gizli silah”: Prompt’unu iyileştirmesi için AI’ın kendisinden yardım iste
• Başarılı prompting iteratiftir (ve belki AI ile iş birliğine de dayalıdır!). Sonuçlara göre yaklaşımını iyileştirmeyi bekle
• Yaygın başarılı pattern’ler arasında net görev özetleri, format spesifikasyonları, açık constraint’ler ve ilgili arka plan bilgileri sağlamak yer alır

Egzersizler

Refleksiyon

Devam etmeden önce bir an düşünmek için dur:

• Altı prompting tekniğinden hangisinin mevcut AI etkileşimlerini en çok geliştireceğini düşünüyorsun?
• İhtiyaçlarını karşılamayan yakın zamanlı bir AI etkileşimini düşün. Hangi teknikler sonucu iyileştirebilirdi?
• Bu prompting tekniklerini anlamak, AI Fluency Framework’ündeki Description yetkinliğiyle nasıl bağlanır?

İstersen, bu prompting ilkelerini çalıştırmak için önceki dersteki Bad Prompt Makeover’a geri dön.

Sırada ne var

Bir sonraki derste, üçüncü temel AI Fluency yetkinliği olan Discernment’ı keşfedeceğiz. Hem bu Deep Dive hem de ondan önceki ders, AI ile etkili iletişim kurmaya ve iyi Description pratiğine odaklandı. Discernment, AI’ın yanıt olarak ürettiklerini düşünceli biçimde değerlendirme gibi eşit derecede önemli zorluğu ele alır; sohbetin diğer yarısı!

Geri bildirim

Kurs boyunca ilerlerken, kurs kavramlarını hayatında, işinde veya derslerinde nasıl kullandığını ve olası geri bildirimlerini duymak isteriz. Geri bildiriminizi buradan paylaşın.

Teşekkürler ve lisans

Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller, ve Anthropic. CC BY-NC-SA 4.0 lisansı altında yayımlanmıştır. *Bu kurs Dakan ve Feller tarafından geliştirilen The AI Fluency Framework’üne dayanmaktadır.*Kısmen, Higher Education Authority, Ireland tarafından National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning aracılığıyla desteklenmiştir.