Prompt mühendisliği temelleri

İyi prompt rastgele iyi yanıt verir. Mükemmel prompt her seferinde iyi yanıt verir. Fark: belirsizliği aktif olarak kapatmak.

4 ayak

1) Görev (action verb + nesne + sonuç)

Kötü: “Bu kodu iyileştir.” Hangi metrik? Hangi yön?

İyi: “src/auth/login.ts dosyasında çift okunan dosyaları cache’le. Hedef: aynı dosyanın 2’den fazla readFile çağrısı kaybolsun.”

2) Kapsam (sınır)

Kötü: dosya/dizin sınırı belirtmemek → Claude tüm repo’yu değiştirmeye kalkabilir.

İyi: “Sadece src/auth/ altındaki dosyalar. Test dosyalarına dokunma. Public API imzalarını koru.”

3) Success criteria (ölç)

Kötü: “Test geçsin.”

İyi: “pnpm test 0 hatayla bitsin. pnpm typecheck clean. Build size %5’ten fazla artmasın.”

4) Yapma listesi (boundary)

Pozitif kuralları sıralamak yetmez; “ne yapma”yı da söyle.

Yapma:
- Yeni dependency ekleme
- console.log bırakma
- TODO yorumu yazma
- Error mesajını String() ile sarma

Kontrastlı örnek

İki örnek (iyi/kötü) tek örneğe göre çok daha iyi. Claude doğru pattern’i kötüden ayırarak öğrenir:

İyi:
  if (!user) throw new NotFoundError('user');
Kötü:
  if (!user) throw new Error('not found');  // tip bilgisi kayıp

Belirsizliği kapatmak

Promptun başında 3 sorunu kontrol et:

• Hangi dosya? (path veya pattern)
• Hangi davranış? (existing vs new)
• Hangi kriter? (ne zaman bittin)

Bu üçü açık değilse Claude tahmin yürütür → tahmin yanlış olur.

Kısaltma sanatı

Uzun prompt iyi prompt değildir. Kısaltırken:

• Tekrar eden kelimeleri at (“lütfen”, “rica ediyorum”, “mümkünse”)
• Açıklayıcı sıfatları at (“temiz”, “güzel”, “modern” — anlam yok)
• Ölç edilebilir hedefe çevir
• Listele, paragraf yazma

Tipler kategorisinden 3 hızlı kazanç

1. “Show your work” ile bitir → Claude akıl yürütmesini gösterir, hatasını yakalarsın
2. Output format’ı şablonla → JSON, markdown table, vb. tahmin etmesin
3. Persona değil rol ver → “Sen bir senior engineer…” yerine “Bu PR’da reviewer’sın, sadece güvenlik bul”

Sıradaki

İlk sub-agent kullanımı — Explore ile codebase taraması yapacağız ve sub-agent’ın izole context’inin gücünü göreceğiz.