Yapay zeka nasıl kullanılır: pratik bir başlangıç rehberi

Yapay zeka neyi yapar, neyi yapamaz

Yapay zekayı nasıl kullanacağını öğrenmek daha sağlıklı bir beklentiyle başlar: yapay zeka sihirli bir yanıt makinesi değildir. Taslak hazırlama, akıl yürütme, özetleme, fikir üretme, sınıflandırma ve dönüştürme aracıdır. Dağınık notları temiz bir taslağa dönüştürebilir, seçenekleri karşılaştırabilir, metni belirli bir tonda yeniden yazabilir, kafa karıştırıcı bir kavramı açıklayabilir, bir belgeden alanları çıkarabilir, kod örnekleri üretebilir veya bir planı sınamana yardımcı olabilir. İyi kullanıldığında sana daha hızlı bir ilk geçiş ve daha keskin bir ikinci geçiş sağlar.

İşin püf noktası, üretken yapay zekanın hâlâ olasılıksal olmasıdır. Kendinden emin gelirken bağlamı kaçırabilir, ayrıntı uydurabilir, nüansları silebilir veya gerçek hedefine uymayan bir biçim seçebilir. Bu yüzden yeni başlayanlar tek başına bir prompt olarak "Ne yapmalıyım?" diye sormaktan kaçınmalıdır. Daha iyi promptlar modele bir rol, görev, bağlam, kısıtlar ve çıktı biçimi verir. Daha iyi iş akışları da önemli bir şey gönderilmeden önce doğrulama içerir.

İşine yarayan bir başlangıç yapay zeka iş akışının dört adımı vardır: işi tanımla, modele yeterli bağlam ver, yapılandırılmış bir çıktı iste, sonra sonucu kaynaklara veya kendi ölçütlerine göre gözden geçir. Bu rehber, prompt mühendisliği uzmanı olmadan bunu yapman için sana tam çerçeveyi, örnekleri ve kontrolleri veriyor.

Başlangıç prompt şablonu

Yapay zeka sohbet botlarını nasıl kullanacağını öğrenirken bu dört parçalı şablonu kullan: Rol, Görev, Bağlam, Biçim. Hatırlanacak kadar basit ve neredeyse her çıktıyı iyileştirecek kadar belirli.

Rol: Modele hangi bakış açısını kullanacağını söyle. Örnekler: "Kıdemli bir ürün pazarlamacısı gibi davran", "Dikkatli bir araştırma asistanı gibi davran" veya "Sabırlı bir öğretmen gibi davran". Rol, sahte otorite yaratmak için değil, muhakemeyi şekillendirmek içindir. Çıktı hukuki, tıbbi, finansal veya güvenlik incelemesi gerektiriyorsa bunu belirt ve bir insan uzmanı sürecin içinde tut.

Görev: Eylemi açıkça belirt. Zayıf görev: "Bununla yardım et." Güçlü görev: "Bu notları üç bölümlü, 600 kelimelik bir müşteri güncellemesine dönüştür: ilerleme, riskler ve sonraki adımlar." Görev fiili içermelidir: özetle, karşılaştır, yeniden yaz, çıkar, eleştir, planla, hata ayıkla, sınıflandır veya üret.

Bağlam: Modele tahmin yürütmemesi için ihtiyaç duyduğu malzemeyi ver. Hedef kitleyi, amacı, kaynak metni, arka planı, kısıtları, iyi çıktı örneklerini ve yapmaması gereken şeyleri ekle. Uzun girdiler için talimatları kaynak malzemeden önce koy ve kaynak malzemeyi net biçimde etiketle ki model senin isteğini içerikten ayırabilsin.

Biçim: Çıktının şeklini belirt. Bir tablo, kontrol listesi, e-posta, taslak, JSON benzeri alanlar, karar notu, maddeler veya başlıklı bir taslak iste. Biçim, daha iyi sonuç almanın en kolay yollarından biridir, çünkü belirsiz yardımı bir teslim edilebilir çıktıya dönüştürür.

Kopyala yapıştır ana şablon: "[rol] gibi davran. Görevin [belirli görev]. Bağlam: [hedef kitle, amaç, kaynak malzeme, kısıtlar, örnekler]. Gereksinimler: [içermeli, kaçınmalı, ton, uzunluk]. Çıktı biçimi: [tablo/kontrol listesi/e-posta/taslak/not]. Bitirmeden önce, varsayımları veya eksik bilgileri sırala."

Senaryoya göre 25 prompt

Yeni başlayanlar için bu yapay zeka promptlarını çalışan başlangıç noktaları olarak kullan. Köşeli parantezdeki ayrıntıları değiştir, gerektiğinde kaynak malzemeni yapıştır ve karar önemliyse aynı promptu birden fazla modelde yürüt.

1. Çalışma planı: "Bir operasyon lideri gibi davran. Bu hedefi bir haftalık bir uygulama planına dönüştür. Hedef: [hedef]. Bağlam: [ekip, son tarih, kısıtlar]. Gün, öncelik, sorumlu, teslim edilecek ve riski içeren bir tablo çıkar."

1. Toplantı notları: "Bir yönetici asistanı gibi davran. Bu toplantı notlarını kararlara, açık sorulara, sorumlulara ve son tarihlere özetle. Eylem maddelerini belirli tut ve belirsiz olan her şeyi işaretle. Notlar: [notları yapıştır]."

1. E-posta taslağı: "Öz bir iş yazarı gibi davran. [hedef kitle] için [konu] hakkında bir e-posta taslağı yaz. Amaç: [sonuç]. Ton: sıcak, doğrudan, satış odaklı olmayan. Bir konu satırı ve net bir sonraki adım ekle."

1. E-posta yeniden yazımı: "Bu e-postayı sert görünmeden daha net, daha kısa ve daha kendinden emin olacak şekilde yeniden yaz. Tüm olgusal ayrıntıları değişmeden koru. E-posta: [e-postayı yapıştır]."

1. Fikir üretimi: "[proje] için 20 fikir üret. Kısıtlar: [bütçe, hedef kitle, kanal]. Fikirleri düşük çaba, orta çaba ve iddialı bahisler olarak grupla. Her birinin neden işe yarayabileceğini bir cümleyle açıkla."

1. Karar notu: "Bir strateji ortağı gibi davran. Şu seçenekleri karşılaştır: [seçenekler]. Ölçütleri kullan: maliyet, hız, risk, kullanıcı etkisi, geri alınabilirlik. Bir öneri ve en güçlü karşı argümanla bitir."

1. Araştırma soruları: "[konu] üzerine araştırma yapıyorum. Yanıtlamam gereken 10 soruyu, her biri için gereken kanıtı ve kontrol edilecek olası kaynak türlerini içeren bir araştırma planı oluştur."

1. Kaynak özeti: "Bu kaynağı yoğun bir yönetici için özetle. Tezi, ana kanıtı, işe yarar istatistikleri, çekinceleri ve bağımsız olarak neyi doğrulamam gerektiğini ekle. Kaynak: [metni yapıştır]."

1. Pazar taraması: "Bir pazar araştırması asistanı gibi davran. [kategori] için bir rakip taraması oluştur. Sütunlar: şirket, hedef müşteri, konumlandırma, fiyat sinyali, en güçlü iddia, zayıflık, gereken kaynak."

1. Müşteri dili: "Bu yorumlardan veya görüşmelerden müşteri dilini çıkar. İfadeleri sıkıntı, istenen sonuç, itiraz ve satın alma tetikleyicisine göre grupla. Alıntı uydurma. Metin: [metni yapıştır]."

1. İçerik taslağı: "[anahtar kelime] hedefleyen bir makale için SEO dostu bir taslak oluştur. Hedef kitle: [hedef kitle]. Arama niyetini, H2'leri, eklenecek örnekleri ve makaleyi gerçekten işe yarar kılacak şeyleri ekle."

1. İlk taslak: "[hedef kitle] için [içerik] taslağının ilk sürümünü yaz. Bu taslağı kullan: [taslak]. Belirli, pratik ve genel dolgudan uzak olsun. İddialarda bulunmadan önce eksik ayrıntıları iste."

1. Düzenleme geçişi: "Bu taslağı netlik, yapı ve fayda açısından düzenle. Anlamı değiştirme. Şunu döndür: en büyük sorun, revize edilmiş taslak ve önerilen beş kısaltma. Taslak: [taslağı yapıştır]."

1. Ton eşleştirme: "Bunu aşağıdaki örneğin üslubunda yeniden yaz. Olguları ve yapıyı koru, ama cümle uzunluğunu, doğrudanlığı ve ayrıntı düzeyini eşleştir. Örnek: [örneği yapıştır]. Taslak: [taslağı yapıştır]."

1. Sunum taslağı: "Bu fikri 7 slaytlık bir taslağa dönüştür. Her slaytta bir başlık, bir ana nokta, gereken destekleyici kanıt ve bir konuşmacı notu olsun. Fikir: [fikri yapıştır]."

1. Basitçe açıkla: "[kavram] konusunu zeki bir yeni başlayana açıkla. Bir benzetme kullan, sonra pratik bir örnek, sonra kaçınılması gereken üç yaygın hata ver."

1. Öğrenme planı: "[beceri] için 14 günlük bir öğrenme planı oluştur. Günde [süre] ayırabilirim. Günlük pratik, bir kontrol noktası ve 14. güne kadar küçük bir proje ekle."

1. Kod açıklaması: "Bu kodun ne yaptığını, nerede başarısız olabileceğini ve hangi testlerin güveni artıracağını açıkla. Açıklamayı bir junior geliştirici için anlaşılır tut. Kod: [kodu yapıştır]."

1. Hata ayıklama: "Dikkatli bir hata ayıklama ortağı gibi davran. Bu hata, kod ve beklenen davranış verildiğinde, en olası nedenleri, en küçük bir sonraki tanı adımını ve güvenli bir düzeltmeyi sırala. Hata/bağlam: [yapıştır]."

1. Kod incelemesi: "Bu değişikliği doğruluk, güvenlik, uç durumlar ve eksik testler açısından incele. Stil tercihleri yerine gerçek riskleri önceliklendir. Diff: [diff'i yapıştır]."

1. Veri temizliği: "Bu dağınık listeyi temiz bir tabloya dönüştür. Kategorileri yalnızca bariz olduğunda çıkar, belirsiz alanları bilinmiyor olarak işaretle ve kullanılan temizlik kurallarını sırala. Veri: [veriyi yapıştır]."

1. Elektronik tablo formülü: "[hedef] için bir elektronik tablo formülüne ihtiyacım var. Sütunlar [sütunlar]. Formülü açıkla ve bir örnek satır ekle."

1. Kişisel verimlilik: "Günümü bu görev listesinden planla. Kısıtlar: [toplantılar, enerji, son tarihler]. Görevleri derin çalışma, idari işler, hızlı kazanımlar ve ertele olarak grupla. Görev listesi: [yapıştır]."

1. Sorumlu kullanım kontrolü: "Bu yapay zeka destekli çıktıyı riskler açısından incele. Desteklenmemiş iddiaları, gizlilik endişelerini, önyargıyı, eksik çekinceleri ve insan incelemesi gereken yerleri kontrol et. Çıktı: [yapıştır]."

1. Model karşılaştırması: "[görev] için yapay zeka modellerini test ediyorum. Bu çıktıyı doğruluk, eksiksizlik, netlik, fayda ve risk açısından 1-5 arası puanla. Puanı açıkla ve bir sonraki daha iyi promptu öner. Çıktı: [yapıştır]."

Çıktılar nasıl doğrulanır

Üretken yapay zekayı nasıl kullanacağın konusundaki en önemli beceri prompt zekiliği değildir. Doğrulamadır. Yapay zeka çıktısını hızlı bir asistandan gelen güçlü bir taslak gibi gör: işe yarar, ama otomatik olarak doğru değil. Risk ne kadar yüksekse o kadar çok doğrulamaya ihtiyacın var.

Yapay zeka çıktısını yayımlamadan, göndermeden veya ona göre hareket etmeden önce bu pratik listeyi kullan. Önce, olgusal iddiaları belirle ve bunları birincil kaynaklara veya güvenilir iç belgelere göre kontrol et. İkincisi, gizli varsayımları ara: tarihler, fiyatlar, politikalar, müşteri segmentleri, teknik kısıtlar veya yasal gereklilikler. Üçüncüsü, yanıtın gerçekten prompt biçimine uyup uymadığını test et. Dördüncüsü, kanıtın eksik olduğu yerlere çekinceler ekleyerek uydurulmuş kesinliği kaldır. Beşincisi, gizliliği kontrol et: kuruluşun bu iş akışını onaylamadıkça hassas müşteri, çalışan, sağlık, finansal, kimlik bilgisi veya tescilli veriyi araçlara yapıştırma. Altıncısı, çıktıyı eleştirmesi için ikinci bir modele veya ikinci bir prompta sor. Yedincisi, ton, muhakeme ve bağlam için son bir insan incelemesi yap.

Araştırma için alıntılar veya kaynak notları iste ve alıntılanan kaynağı kendin doğrula. Yazma için taslağı kendi üslubunla karşılaştır ve genel iddiaları kaldır. Kod için testleri çalıştır ve diff'i incele. Strateji için karşı argümanlar iste. Uzun belgeler için modelden her önemli sonucu destekleyen bölümü alıntılamasını veya işaret etmesini iste, sonra kaynak malzemeyi doğrudan kontrol et.

İş için doğru modeli seçmek

Sonsuza dek tek bir yapay zeka modeli seçmen gerekmez. Daha iyi alışkanlık, modeli işe uydurmak, sonra kalite önemliyken çıktıları karşılaştırmaktır. OpenAI, Anthropic ve Google, aynı pratik fikre işaret eden model ve prompt rehberleri yayımlar: farklı modeller ve bağlamlar farklı işlere daha uygundur, özellikle hızlı taslak yazma, akıl yürütme, uzun belgeler, kodlama ve çok kipli iş arasında geçiş yaparken.

Hızlı yazma, taslak çıkarma, e-posta ve fikir üretimi için genel amaçlı bir modelle başla ve çıktıyı belirlilik, ton kontrolü ve biçime ne kadar iyi uyduğuna göre değerlendir. Kodlama için, ödünleşimleri açıklayan, eksik bağlamı isteyen, testler öneren ve küçük bir düzeltmenin daha güvenli olduğu yerde dev yeniden yazımlardan kaçınan modeli seç. Araştırma için kaynak işlemeyi izlenebilir kılan modeli ve iş akışını tercih et. Uzun belgeler için uzun bağlam en iyi uygulamalarını takip et: promptu yapılandır, kaynak malzemeyi etiketle, sentezden önce çıkarma iste ve sonuçları özgün belgeye göre doğrula. Görseller, PDF'ler, ekran görüntüleri ve karışık girdiler için çok kipli bir model seç ve yorumdan önce yapılandırılmış çıkarma iste.

Basit bir karar tablosu: taslaklar ve fikir üretimi için hızlı bir model, kararlar ve hata ayıklama için daha güçlü bir akıl yürütme modeli, büyük kaynak malzeme için uzun bağlamlı bir model ve görseller veya PDF'ler için çok kipli bir model kullan. Sonra aynı promptu A/B test et. Bir yanıt daha doğru ama diğerinin yapısı daha iyiyse, daha güçlü modelden daha iyi yapıyı kullanarak revize etmesini iste. Bu, çoğu zaman tek bir modeli her işi kusursuz yapmaya zorlamaktan daha hızlıdır.

Whizi'deki ilk 15 dakikan

Yapay zekayı sorumlu bir şekilde nasıl kullanacağını öğrenmenin en kolay yolu, küçük ve somut karşılaştırmalar yürütmektir. Whizi'de bu rehberden beş promptla başla: bir e-posta yeniden yazımı, bir toplantı özeti, bir araştırma planı, bir karar notu ve bir doğrulama kontrolü. Aynı promptu modellerde kullan ve çıktıları yan yana karşılaştır.

1-3. dakika: sahte bir demo değil, gününden gerçek bir iş seç. 4-6. dakika: ana prompt şablonunu yapıştır ve rolü, görevi, bağlamı ve biçimi doldur. 7-10. dakika: promptu modellerde yürüt ve hangi çıktının en net, en işe yarar ve en az riskli olduğunu işaretle. 11-13. dakika: en iyi çıktıdan tek bir belirli kısıtla bir revizyon iste; örneğin daha kısa, daha çok kanıt veya daha doğrudan. 14-15. dakika: yeniden kullanabilmen için prompt kalıbını kaydet.

Araştırma ağırlıklı işler için /templates/founder-research-stack adresindeki Founder Research Stack'i dene. Daha fazla öğrenme yolu için /resources bölümüne göz at. Deneyi tekrarlanabilir bir iş akışına dönüştürmeye hazır olduğunda, /register adresinde bir hesap oluştur ve /pricing adresinde planları karşılaştır.

Kontrol listesi

• Sohbet botunu açmadan önce tam görevi tanımla
• Her ciddi promptta Rol, Görev, Bağlam ve Biçim kullan
• Ton veya yapı önemliyken iyi çıktı örneklerini yapıştır
• Modelden varsayımları ve eksik bilgileri sıralamasını iste
• Olgusal iddiaları birincil kaynaklara veya iç belgelere göre doğrula
• Hassas veya tescilli bilgileri yapıştırmadan önce gizliliği kontrol et
• Önemli promptları birden fazla modelde yürüt
• Büyük kaynak malzeme için uzun bağlamlı modeller kullan ve sentezden önce çıkarma iste
• Girdi görsel, ekran görüntüsü, PDF veya karışık medya içerdiğinde çok kipli modeller kullan
• İşe yarayan promptları kaydet ki yapay zeka tek seferlik bir numara değil, tekrarlanabilir bir iş akışı olsun

Sık sorulan sorular