İş akışı 1: toplantı notlarından eylem planına
Bu iş akışını görüşmelerden, satış konuşmalarından ve planlama toplantılarından sonra kullan. Amaç yalnızca bir özet değil. Amaç; sorumluları, tarihleri, açık soruları ve takip adımlarını içeren, karara hazır bir eylem planı.
Girdiler -> prompt -> çıktı -> kalite kontrol
Girdiler: döküm, ham notlar, katılımcı listesi, toplantının amacı, bilinen son tarihler ve halihazırda güvendiğin kararlar. Döküm uzunsa, prompt yazmadan önce bölümleri konuya veya zaman damgasına göre etiketle.
Prompt: "Bu toplantı notlarını bir eylem planına dönüştür. Bağlam: Toplantının amacı [amaç]. Katılımcılar [isimler]. Notlar/döküm: [yapıştır]. Kısıtlar: Sorumlu veya tarih uydurma. Net olmayan maddeleri teyit gerekiyor diye işaretle. Kararları tartışmadan ayır. Biçim: özet, kararlar, eylem maddeleri tablosu, riskler, takip mesajı."
Çıktı: kısa bir yönetici özeti, teyit edilmiş kararlar, sorumlu/tarih/durum sütunlu bir eylem tablosu, çözülmemiş sorular ve göndermeye hazır bir takip e-postasından oluşan beş parçalı bir brif.
Kalite kontrol: Her eylem maddesini dökümle karşılaştır. Yapay zekanın fazla ileri giderek çıkarsadığı her şeyi sil. Göndermeden önce tarihleri ve sorumluları teyit et. Çıktı fazla genişse promptu tek bir ek kısıtla yeniden yürüt: "Yalnızca birinin açıkça yapmayı kabul ettiği eylemleri ekle."
İş akışı 2: e-posta önceliklendirmeden yanıt kuyruğuna
Bu iş akışı, yapay zekanın senin adına denetimsiz konuşmasına izin vermeden kalabalık bir gelen kutusunu işlemene yardım eder. İşe yarayan çıktı bir öncelik kuyruğudur, bir yığın robotik yanıt değil.
Girdiler -> prompt -> çıktı -> kalite kontrol
Girdiler: gönderen, konu satırı, e-posta metni, ilişki bağlamı, aciliyet ve tercih ettiğin yanıt üslubu. Hassas yazışmalarda özel verileri yapıştırmadan önce çıkar ve modelden gönderilecek bir metin değil, taslak hazırlamasını iste.
Prompt: "Bugünkü e-postaları önem sırasına koy. Bağlam: Rolüm [rol], önceliklerim [öncelikler] ve tonum [ton] olmalı. E-postalar: [yapıştır]. Kısıtlar: Özel hesap verisi gerektiren soruları yanıtlama. İnsan muhakemesi gerektiren her şeyi işaretle. Biçim: öncelik tablosu, önerilen eylem ve güvenle yanıtlanabilecek her e-posta için taslak yanıt."
Çıktı: öncelik, gerekçe, sonraki eylem, önerilen yanıt ve risk işareti sütunlu bir tablo. Faturalandırma sorunları, hesap erişimi ve verilen sözler manuel inceleme için işaretlenmeli.
Kalite kontrol: Önce öncelik gerekçesini oku. Model bir e-postanın neden acil olduğunu açıklayamıyorsa önceliğini düşür. Tüm isimleri, tarihleri, verilen sözleri, fiyatları ve ekleri kontrol et. Kişisel bir kural edin: yanıtları yapay zeka yazabilir, ama taahhütleri insanlar onaylar.
İş akışı 3: rakip taramasından araştırma brifine
Sekmelerde boğulmadan bir pazara hızlı ama izlenebilir bir bakış atman gerektiğinde bunu araştırma için yapay zeka iş akışı olarak kullan.
Girdiler -> prompt -> çıktı -> kalite kontrol
Girdiler: rakip adları, site notları, fiyatlandırma kesitleri, ürün sayfaları, yorum alıntıları, hedef müşteri ve vermeye çalıştığın karar. Daha eksiksiz bir şablon istediğinde Whizi'nin Founder Research Stack şablonundan da başlayabilirsin.
Prompt: "[Pazar] için bir rakip taraması oluştur. Bağlam: [Karar] konusunda karar veriyorum. Rakipler ve notlar: [yapıştır]. Kısıtlar: Yalnızca verilen notları kullan. Olguları çıkarımdan ayır. Fiyat, müşteri veya özellik uydurma. Biçim: karşılaştırma tablosu, konumlandırma örüntüleri, boşluklar, riskler ve sonraki araştırma soruları."
Çıktı: rakip, hedef kitle, vaat, özellikler, fiyat notları, kanıt noktaları, zayıflıklar ve çıkarsanan konumlandırma sütunlu bir karşılaştırma tablosu. En iyi sürüm ayrıca "sırada ne doğrulanmalı" sütununu da içerir; böylece araştırma kendini bitmiş gibi göstermez.
Kalite kontrol: Her iddiayı bir nota veya kaynak alıntısına kadar geri izle. Desteklenmemiş çıkarımları vurgula. Önemli kararlarda aynı promptu başka bir modelde yürüt ve hangi çıktının kanıtı görüşten daha net ayırdığını karşılaştır.
İş akışı 4: PDF özetinden doğrulanmış çıkarıma
Genel PDF özetleri risklidir, çünkü çekinceleri atlayabilir veya sonuçları olduğundan güçlü gösterebilir. Bu iş akışı hoş bir özet yerine çıkarım ve doğrulama ister.
Girdiler -> prompt -> çıktı -> kalite kontrol
Girdiler: PDF metni veya yüklenen belge, belge türü, amacın, en çok önemsediğin bölümler ve tam olarak ihtiyaç duyduğun çıktı. Belge uzunsa, sentez istemeden önce bölüm bazında özet iste.
Prompt: "Bu belgeyi [amaç] için analiz et. Bağlam: Belge türü [tür] ve en çok [konular] beni ilgilendiriyor. Kısıtlar: Mümkün olduğunda bölüm adlarını alıntıla veya belirt. Belirsiz maddeleri işaretle. Göremediğin bölümleri özetleme. Biçim: bir sayfalık özet, temel olgular tablosu, riskler/çekinceler, çıkarılan tarihler/sayılar/isimler ve doğrulama kontrol listesi."
Çıktı: derli toplu bir özet ve yapılandırılmış bir çıkarım tablosu. Bir akademik makale tablosu iddia, kanıt, yöntem, sınırlılık ve güven sütunlarını içerebilir. Bir sözleşme tablosu yükümlülük, taraf, son tarih, madde ve risk sütunlarını içerebilir.
Kalite kontrol: Her sayıyı, son tarihi, özel adı ve alıntıyı orijinal PDF'te ara. İkinci bir tur iste: "Bu özetin yanıltıcı olabileceği beş yolu sırala." Yanıt hukuki, tıbbi, finansal veya istihdamla ilgili bir kararı etkiliyorsa yapay zeka çıktısını tavsiye değil, okuma yardımcısı say.
İş akışı 5: kod incelemesinden daha güvenli değişiklik listesine
Kodlama için bu yapay zeka iş akışı, incelenmesini istediğin bir diff, pull request veya dosya olduğunda işe yarar. Amaç riski azaltmaktır, muhakemeyi devretmek değil.
Girdiler -> prompt -> çıktı -> kalite kontrol
Girdiler: kod diff'i, çevresindeki fonksiyon veya modül, beklenen davranış, test çıktısı, hata mesajları, kısıtlar ve neyin değişmemesi gerektiği. Sırları, üretim kimlik bilgilerini veya özel müşteri verilerini asla yapıştırma.
Prompt: "Bu kodu kıdemli bir mühendis gibi incele. Bağlam: Beklenen davranış [davranış]. Değişikliğin hedefi [hedef]. Kod/diff: [yapıştır]. Kısıtlar: Hatalara, regresyonlara, güvenlik sorunlarına, uç durumlara ve eksik testlere öncelik ver. Bir hatayı gizlemiyorsa yalnızca stille ilgili geri bildirimden kaçın. Biçim: önem derecesi, dosya/fonksiyon, sorun, neden önemli olduğu, önerilen düzeltme ve eklenecek testi içeren bulgular tablosu."
Çıktı: sıralanmış bir inceleme listesi, önerilen testler ve asgari bir değişiklik planı. Yeniden düzenlemelerde davranışı koruyan en küçük okunabilirlik iyileştirmesini iste, sonra bunu kanıtlayan testleri sırala.
Kalite kontrol: Mümkün olduğunda her hatayı düzeltmeden önce yeniden üret. Önerilen bir yamayı okumadan kabul etme. Testleri, lint'i ve tip kontrollerini yerelde çalıştır. İki model anlaşamıyorsa bu anlaşmazlığı bir oylama değil, bir inceleme kontrol listesi olarak kullan.
İş akışı 6: günlük planlamadan odaklı bir programa
Günlük bir yapay zeka rutini, neyi yapmayacağını seçmene yardım etmelidir. Bu iş akışı dağınık bir listeyi; gerçekçi zaman blokları, ödünleşimler ve bir kapanış kontrol noktası olan odaklı bir plana dönüştürür.
Girdiler -> prompt -> çıktı -> kalite kontrol
Girdiler: görev listesi, takvim kısıtları, son tarihler, enerji düzeyi, toplantılar, mutlaka yapılacaklar, isteğe bağlı maddeler ve tek bir stratejik hedef. Girdiler ne kadar dürüst olursa plan o kadar iyi olur.
Prompt: "Günümü yoğunluğa göre değil, sonuçlara göre planla. Bağlam: Bugünkü müsait çalışma bloklarım [bloklar]. Mutlaka yapılacaklar [mutlaka yapılacaklar]. İsteğe bağlı görevler [isteğe bağlı]. Enerji düzeyim [enerji]. Stratejik hedefim [hedef]. Kısıtlar: Derin çalışmayı koru, tampon süre bırak, aşırı yüklenmekten kaçın ve ödünleşimleri açıkla. Biçim: program, ilk 3 sonuç, erteleme listesi, risk listesi, kapanış kontrol listesi."
Çıktı: zaman bloklarına bölünmüş bir program, üç sonuç, ertelenenler listesi ve 10 dakikalık bir kapanış rutini. Erteleme listesi önemlidir, çünkü yapay zekanın imkansız bir günü derli toplu göstermesini engeller.
Kalite kontrol: Planın gerçek takvimine sığıp sığmadığını kontrol et. Fazla dolu geliyorsa yüzde 20'sini kes. Bir görevin başarı tanımı yoksa, başlamadan önce modelden "bitti"nin ne demek olduğunu tanımlamasını iste.
İş akışı 7: içerik dönüşümünden yayın kitine
Yazma için bu yapay zeka iş akışı, işe yarar tek bir kaynağı, hepsi aynı ağızdan konuşmadan yayımlanabilir birden fazla içeriğe dönüştürür.
Girdiler -> prompt -> çıktı -> kalite kontrol
Girdiler: kaynak içerik, hedef kitle, kanal listesi, marka üslubu örneği, doğru kalması gereken iddialar, kaçınılacak iddialar ve istenen biçimler. Daha az genel bir çıktı istiyorsan mevcut en iyi içeriklerinden örnekler ekle.
Prompt: "Bu kaynağı bir yayın kitine dönüştür. Bağlam: Hedef kitle [hedef kitle]. Kanallar [kanallar]. Üslup örneği: [yapıştır]. Kaynak: [yapıştır]. Kısıtlar: Olguları koru, abartıdan kaçın, desteklenmemiş istatistik ekleme ve her kanalı kendi biçimine uygun kıl. Biçim: ana mesaj, 5 gönderi fikri, e-posta taslağı, kısa sosyal medya gönderileri, uzun sosyal medya gönderisi, bülten bölümü ve kalite kontrol tablosu."
Çıktı: yeniden kullanılabilir açılar, kanala özel taslaklar ve özgün iddia, yeniden kullanılan iddia, kaynaktaki yeri ve riski sıralayan bir kalite kontrol tablosu içeren bir içerik kiti.
Kalite kontrol: Her taslağı kaynakla karşılaştır. Etki yaratmak için eklenmiş iddiaları sil. E-postanın, gönderinin ve makale girişinin aynı cümleyi tekrarlamak yerine farklı işler yapıp yapmadığını kontrol et. Promptu tekrarlanabilir bir yapay zeka prompt şablonu olarak ancak gerçek bir içerikte işe yaradıktan sonra kaydet.
- Her yapay zeka iş akışına belirsiz bir istekle değil, gerçek girdilerle başla.
- Promptu yürütmeden önce çıktıyı tanımla: tablo, kontrol listesi, not, taslak, plan veya çıkarım.
- Kanıt, gizlilik, ton, uzunluk ve belirsizlik için kısıtlar ekle.
- Kalite kontrol adımını sonradan değil, çıktının bir parçası olarak iste.
- Tekrarlanabilir promptları model adına göre değil, iş akışına göre kaydetmek için Whizi'yi kullan.
- Önemli iş akışlarını birden fazla modelde yürüt; doğruluğu, yapıyı ve temizlik süresini karşılaştır.
- Her şablonu gerçek bir işte kullandıktan sonra güncelle.
Sık sorulan sorular
Yapay zeka iş akışı şablonu nedir?
Yapay zeka iş akışı şablonu; PDF özetleme, kod inceleme veya e-posta önceliklendirme gibi belirli bir görev için girdiyi, promptu, beklenen çıktıyı ve kalite kontrolünü tanımlayan tekrarlanabilir bir süreçtir.
İş için yapay zeka iş akışını nasıl oluştururum?
Tekrar eden tek bir görevle başla, ihtiyaç duyduğu girdileri sırala, kısıtları ve çıktı biçimini içeren bir prompt yaz, sonra olguları, kararları, isimleri, sayıları ve sonraki adımları doğrulayan bir kalite kontrol listesi ekle.
Her iş akışında aynı yapay zeka modelini mi kullanmalıyım?
Hayır. Farklı modeller farklı görevlerde daha iyi sonuç verebilir. Önemli iş akışlarında aynı promptu farklı modellerde yürüt ve en doğru, en kullanışlı çıktıyı veren sürümü sakla.