Prompt Engineering 2025: Etkili Komutlar Nasıl Yazılır?

Prompt Engineering, yapay zekadan en iyi sonucu alma sanatıdır. Bu rehberde temel kurallardan yaratıcı örneklere ve ileri tekniklere kadar birçok ipucu bulacaksınız.

Prompt Engineering Nedir? Neden Önemlidir?

Prompt engineering, en basit tanımıyla, generatif yapay zekâ modellerine verilecek komutların en iyi çıktıyı üretecek şekilde hazırlanması sürecidir​. Bir başka deyişle, yapay zekâdan istediğimiz cevabı alabilmek için soruyu/komutu olabildiğince doğru şekilde formüle etme sanatı. İyi hazırlanmış bir istem (prompt), AI modelinin doğru anlaşıp istenen formatta ve içerikte yanıt üretmesini sağlar. Kötü hazırlanmış bir prompt ise belirsiz, alakasız veya hatalı cevaplara yol açabilir. 

Yapay zekâ ile etkileşimde “çöp girerse çöp çıkar” prensibi geçerlidir: Soru ne kadar kaliteli olursa, cevap da o kadar kaliteli olur. Bu yüzden prompt engineering son dönemde hem bireysel kullanıcılar hem de şirketler için çok önemli hale geldi. Hatta generatif AI’nin yükselişiyle birlikte “prompt engineer” pozisyonu diye yeni bir iş kolu doğdu ve bu alandaki uzmanlar yüksek maaşlarla aranmaya başladı​; bazı ilanlarda yıllık ücretlerin $300,000 üzerine çıktığı görülüyor. Yani, doğru soruyu sorma becerisi sadece daha iyi AI çıktıları almak için değil, kariyer anlamında da değerli bir yetenek haline gelmiş durumda. 

Özetle, prompt engineering yapay zekâ ile insan arasındaki iletişimi optimize ediyor. Bu sayede:

• AI modellerinden daha doğru, tutarlı ve yaratıcı yanıtlar alınabiliyor,
• İstenmeyen veya alakasız çıktılar azaltılıyor,
• Karmaşık görevler adım adım çözümlere ayrılabiliyor,
• Her seviyeden kullanıcının AI gücünden faydalanmasını kolaylaştırıyor.

İster sıradan bir kullanıcı olun ister bir yazılımcı, iyi prompt yazmayı öğrenmek, ChatGPT gibi araçlardan maksimum verim almanızı sağlar. Peki etkili bir prompt nasıl yazılır? İşte temel kurallar:

Etkili Prompt Yazmanın Temel Kuralları

Etkili bir prompt oluştururken aklınızda tutmanız gereken bazı temel kurallar vardır. Bunların başında netlik, bağlam ve format gelir:

• Netlik: İstediğinizi olabildiğince açık ve spesifik ifade edin. Muğlak veya genel bir istek, yapay zekânın yanlış anlamasına neden olabilir. Ne istediğinizi netleştirip detay verirseniz model sizi daha iyi anlar. Örneğin, sadece “Bana bir özet yaz” demek yerine “200 kelimelik, teknik terimler içermeyen bir özet yaz” demek çok daha açıktır.
• Bağlam: Modelin soruyu doğru anlaması için gerekli arka plan bilgisini ve bağlamı sağlayın. Sorunuz belirli bir konuya dair ise, ilgili detayları prompta belirtin. Gerekirse modele ilgili metinler veya bilgiler verin ki cevabı bunlara dayanarak versin. Bağlam sağlamak, modelin anlamsız veya alakasız cevaplar uydurmasını engellemeye yardımcı olur.
• Format ve Talimatlar: İstediğiniz çıktının formatını önceden belirtin. Cevabın liste, tablo, kod bloğu, şiir, madde madde veya belirli bir üslupta olmasını istiyorsanız bunu prompta yazın. Model, kendisinden beklenen biçimi bilir ve çıktısını ona göre şekillendirir. Örneğin “Bana 5 madde halinde kısa öneriler ver” şeklinde yönlendirme yapabilirsiniz.

Bu kuralları uygulayarak yazılan bir prompt, genellikle daha başarılı sonuç verir. Ayrıca gerektiğinde:

• Örnek verin: Format veya içerik konusunda tereddüt varsa, istediğiniz tarzda örnek bir cevap gösterip benzer formatta yanıt vermesini isteyebilirsiniz.
• Adım Adım İsteyin: Özellikle karmaşık bir görevse, tek bir prompt yerine görevi parçalara bölüp her bir adımı ayrı sormak daha verimli olabilir.
• İteratif Olun: İlk denemede mükemmel prompt’u yazamayabilirsiniz. AI çıktısına göre prompt’u düzelterek birkaç deneme yapmak doğal ve hatta beklenen bir süreçtir.

Yukarıdaki prensipler hem yeni başlayanlar hem de deneyimli kullanıcılar için geçerlidir. Şimdi, farklı türdeki kullanım senaryolarında nasıl prompt’lar yazabileceğimize bakalım.

Farklı Prompt Türleri

Yapay zekâ ile yapılabilecek işler oldukça çeşitli. Prompt’lar da amacına göre farklı kategorilere ayrılabilir. İşte en yaygın prompt türleri ve kullanım alanları:

Bilgi Alma (Soru-Cevap) Promptları

En basit haliyle bilgi almak için sorular sorarız. Bu tip prompt’larda amaç, yapay zekânın doğru ve net bilgi vermesidir. Örneğin “Mars gezegeninin özellikleri nelerdir?” gibi doğrudan sorular bu kategoriye girer. Bu prompt’ları hazırlarken soruyu mümkün olduğunca spesifik sormak ve gerekiyorsa tarih veya bağlam belirtmek önemlidir. Doğru formüle edilmiş bir soru, modelin bilgisini etkin biçimde kullanmasını sağlar.

Yaratıcı Yazım Promptları

Hikaye, şiir, senaryo, blog yazısı gibi yaratıcı metinler üretmek için tasarlanan prompt’lardır. Bu türde, modelin hayal gücünü kullanarak özgün içerik oluşturması beklenir. Örneğin “Bana distopik bir gelecekte geçen kısa bir öykü yaz” veya “Sonu sürprizli komik bir fıkra anlat” gibi istekler yaratıcı yazım prompt’larına örnektir. Burada isteklerinize tarz, karakter, ortam gibi detaylar eklerseniz, çıkan sonuç daha ilginç ve hedefinize uygun olacaktır.

Kod Üretimi Promptları

Yapay zekâ modelleri, yazılım geliştirme konusunda da yardımcı olabilir. Kod yazdırma promptları, modelden belirli bir işlevi yerine getiren kod üretmesini, hata bulmasını veya kodu açıklamasını ister. Örneğin, “Python ile bir metindeki kelime sayısını bulan bir fonksiyon yaz” ya da “Şu SQL sorgusunu optimize et” şeklindeki talepler bu kategoriye girer. Kod odaklı prompt’larda dil, çerçeve (framework) ve özel isteklerinizi (örneğin yorum satırı eklemesi, belirli bir çıktı formatı vb.) açıkça belirtmek önemlidir. Böylece model, tam ihtiyacınıza yönelik kodu daha isabetli üretebilir.

Rol Yapma Promptları

Bu prompt türünde modelden belirli bir rolü veya karakteri üstlenmesi istenir. Örneğin “Bir restoran eleştirmeni gibi davran ve bu yemeği değerlendir” ya da “Ben müşteri olayım, sen satış temsilcisi gibi sorularıma cevap ver” şeklinde yönlendirmeler yapılır. Rol yapma prompt’ları, sohbeti belirli bir persona etrafında şekillendirerek daha ilgi çekici veya amaca yönelik bir etkileşim sunar. Eğitim, müşteri hizmetleri simülasyonu, dil pratiği veya sadece eğlence amaçlı senaryolar için idealdir. Model, verilen rol çerçevesinde yanıtlar üreterek o karakterin bakış açısını yansıtmaya çalışır. 

Yukarıdaki türler dışında özetleme, çeviri, metin tamamlama gibi farklı amaçlara yönelik prompt’lar da vardır. Temel fikir, amaç ne ise prompt’u ona göre uyarlamaktır. Şimdi, iyi ve kötü prompt örneklerini kıyaslayarak bu prensiplerin pratikte nasıl fark oluşturduğunu görelim.

Başarılı ve Başarısız Prompt Örnekleri

İyi bir prompt ile zayıf bir prompt arasındaki farkı birkaç örnek üzerinden görelim. Aşağıda, aynı görev için yazılmış “kötü” ve “iyi” prompt’lar ve bunların muhtemel etkileri açıklanmaktadır: 

Örnek 1: Tarih Konusu

• Kötü Prompt: “Rönesans hakkında yaz.”
• İyi Prompt: “Rönesans döneminin sanat, bilim ve kültür üzerindeki etkilerini üç ana bölümde ele alan bir metin yaz. 1) Sanat alanında Leonardo da Vinci ve Michelangelo gibi isimlerin katkıları, 2) Bilimde Galileo’nun buluşları, 3) Kültürde insan merkezli düşüncedeki değişimler. Son olarak Rönesans’ın modern çağa etkilerini bir paragrafta özetle.”
  Açıklama: İlk prompt çok genel olduğu için yüzeysel bir cevap gelecektir. İkinci prompt ise kapsamı ve yapıyı net şekilde tanımladığı için modelden daha derli toplu, detaylı ve organize bir metin üretecektir. Bölümleri belirterek istemek, AI’ın her önemli noktaya değinmesini sağlar.

Örnek 2: Teknik Bir Konuyu Açıklama

• Kötü Prompt: “Kuantum bilgisayarlarını açıkla.”
• İyi Prompt: “Kuantum bilgisayarlarının ne olduğunu lise düzeyinde bir öğrenciye anlat. Cevabında süperpozisyon ve dolanıklık kavramlarını basitçe tanımla, klasik bilgisayarlarla farkını vurgula ve günlük hayatta ne tür sorunları çözebileceklerine dair bir örnek ver.”
  Açıklama: Basit halde sorulduğunda cevap çok teknik veya yetersiz olabilir. Gelişmiş prompt ise hedef kitleyi (lise öğrencisi) ve hangi noktaların değinileceğini belirtiyor. Böylece model, konuyu aşırı karmaşıklaştırmadan, uygun seviyede ve kapsamlı bir açıklama yapacaktır.

Örnek 3: Kod Hatası Bulma Prompt taktiği

• Kötü Prompt: “Bu kod neden çalışmıyor? Düzelt.”
• İyi Prompt: “Python dilinde yazılmış aşağıdaki kod parçası çalıştırıldığında RecursionError hatası veriyor. Lütfen önce hatanın sebebini açıkla, sonra kodu düzeltip çalışır hale getir:\npython\ndef faktoriyel(n):\n if n == 1:\n return 1\n else:\n return n * faktoriyel(n-1)\n\nprint(faktoriyel(0))\n“
  Açıklama: İlk prompt çok belirsiz; model hata mesajını veya kodu bile görmediği için doğru yardım edemeyebilir. İkinci promptta ise kod ve hata mesajı sağlanıyor, ne yapması gerektiği adım adım belirtiliyor. Sonuç olarak model hem sorunun nedenini açıklayacak hem de düzeltilmiş kodu verecektir. Bu şekilde yapılandırılmış bir prompt, özellikle yazılım destek taleplerinde son derece etkilidir.

Görüldüğü gibi, spesifik talimatlar, bağlam bilgisi ve beklenen çıktının tanımı eklendiğinde, yapay zekâ çok daha başarılı sonuçlar üretebiliyor. Şimdi de farklı sektör ve kullanım alanlarında işe yarayan yaratıcı prompt örneklerine göz atalım.

Kategorilere Göre En İyi AI Prompt Örnekleri

Farklı alanlarda yapay zekâyı kullanırken, o alana uygun yaratıcı prompt’lar geliştirmek gerekiyor. İşte içerik üretiminden pazarlamaya, yazılımdan görsel tasarıma çeşitli kategorilerde etkili prompt örnekleri:

İçerik Üretimi

• “Gençlere yönelik, esprili bir dille siber güvenliği açıklayan bir blog yazısı yaz. Gerçek hayattan çarpıcı örnekler ve güncel istatistikler kullan, en fazla 3 paragraf olsun.”
• “Bir podcast bölümü için, girişte dinleyiciyi yakalayacak şekilde ‘yapay zekânın günlük hayatı nasıl değiştirdiğini’ anlatan bir metin yaz. Konuya ilginç bir anekdotla başla ve sonunda soru sorarak merak uyandır.”

Yazılım Geliştirme Prompt Taktiği

• “Verilen dizi içindeki tekrar eden elemanları bulan bir Python fonksiyonu yaz. Kodunda anlaşılır olması için yorum satırları ekle ve örnek bir çıktı göster.”
• “Aşağıda verilen Java kodunda bulunan NullPointerException hatasının sebebini tespit et ve çözümünü örnek kodla birlikte açıklayarak yaz: [kod parçacı burada].”

Pazarlama

• “Yeni çıkacak bir spor ayakkabı için akılda kalıcı ve heyecan uyandıran bir slogan öner. Tek cümlelik, yaratıcı bir ifade olsun.”
• “Bir kahve dükkânı için Instagram gönderisi metni yaz. Samimi bir üslup kullan, kahvenin taze olduğunu vurgula ve okuyucuyu mağazaya davet eden bir çağrı ile bitir.”

Eğitim

• “5. sınıf öğrencileri için Güneş Sistemi’ni anlatan kısa bir metin yaz. Her gezegenden ilginç bir gerçek ekle ve sade bir dil kullan.”
• “Lise düzeyinde ‘Elektrik ve manyetizma’ konusunda 5 adet çoktan seçmeli soru ve cevap şıkları hazırla. Sorular temel prensipleri ölçsün ve doğru cevabı işaretle.”

Görsel Üretim (Midjourney vb.)

• “Ortaçağ mimarisi ile fütüristik bilim-kurgu öğelerini birleştiren bir şehir manzarası tasvir et. Gökyüzünde uçan arabalar, neon ışıklar ve buğulu bir atmosfer olsun.”
• “Van Gogh’un ‘Yıldızlı Gece’ tarzında, ay ışığı altında dans eden robotlar gösteren sürreal bir dijital resim oluştur.”

Yukarıdaki prompt’lar ilgili AI aracına girildiğinde oldukça ilginç ve işe yarar çıktılar üretecektir. Örneğin içerik üretimi prompt’u, hedef kitleye uygun üslupla bir metin çıkarırken; pazarlama prompt’u yaratıcı bir slogan veya metin sunacaktır. Görsel üretim prompt’larını ise Midjourney gibi araçlara verdiğinizde tarif ettiğiniz sahneleri görsel olarak karşınıza getirecektir. Bu örnekleri kendi ihtiyaçlarınıza göre uyarlayarak siz de benzer başarılı sonuçlar elde edebilirsiniz.

İleri Düzey Prompt Teknikleri

Daha karmaşık veya özel durumlar için, temel prompt yazımının ötesine geçen ileri teknikler kullanılır. Bu yöntemler, modelin yeteneklerini daha da verimli şekilde kullanmayı sağlar:

Few-Shot Prompting (Az Örnekli Yönlendirme)

Bu teknikte, modelden bir görev yapmasını istemeden önce ona birkaç örnek gösterirsiniz. Amaç, modele ne tür bir yanıt beklendiğini örnekler üzerinden öğretmek ve ardından benzer şekilde yanıt vermesini sağlamaktır​. Örneğin, yapay zekâya bir matematik sorusu çözdürmek istiyorsanız, önce iki benzer örnek soru ve çözümünü prompt’a dahil edip ardından yeni soruyu sorabilirsiniz. Model, verdiğiniz örneklerden bir kalıp öğrenerek son soruyu o kalıba uyarak çözer. Few-shot prompting sayesinde model, sıfırdan tahmin yapmak yerine bağlam içinde öğrenerek daha doğru sonuç verebilir.

Chain-of-Thought (Düşünce Zinciri) Tekniği

Chain-of-Thought, modelin yanıt verirken ara adımlarını düşünmesini sağlamaya yönelik bir yaklaşımdır. Modelin içinden “düşünmesini” teşvik ederek özellikle mantık ve matematik gerektiren problemlerde daha iyi sonuç alınır. Google araştırmacıları tarafından 2022’de tanıtılan bu yöntem, modele sonuca varmadan önce adım adım çıkarım yapma imkanı tanır​.

Uygulamada, prompt’unuza “Lütfen adım adım düşünerek çöz” gibi bir ifade ekleyerek veya örnek çözüm yolları vererek kullanılabilir. Örneğin bir bulmacayı çözerken model önce düşünce zincirini yazıp sonra sonucu verir. Bu sayede hem sonuca nasıl ulaştığını gösterir hem de karmaşık sorularda hataları azaltır. Düşünce zinciri tekniği, yapay zekânın neden-sonuç ilişkilerini daha iyi kurmasına yardımcı olur.

Sistem Promptları (Sistem Mesajı Kullanımı)

Pek çok modern AI dil modelinde, modelin davranışını şekillendiren ayrı bir “sistem” mesajı bulunur. Sistem promptu, modelin bir “kılavuz” gibidir ve ona genel rolünü veya sınırlarını bildirir. Örneğin ChatGPT’nin sistem mesajında modelin nasıl davranacağı tanımlanır (kibar, yardımsever, vs. olması gibi). Gelişmiş kullanıcılar, API’lar üzerinden kendi sistem promptlarını belirleyerek modele özel rol talimatları verebilir. Örneğin bir sistem mesajı olarak “Sen deneyimli bir yazılım asistanısın ve cevaplarında mutlaka kod blokları kullanırsın” şeklinde bir kural koyulabilir.

Bu teknik, özellikle uzun süreli sohbetlerde veya uygulama geliştirme sırasında AI’nın tutarlılığını sağlamak için kullanılır. Kullanıcı arayüzünde doğrudan görünmese de, bilinçli olarak sistem promptunu düşünerek kullanıcı promptlarınızı yazmak (örn. konuşma tarzını en baştan belirtmek) daha kontrollü çıktılar almanızı sağlar.

Rol Tabanlı Prompting (Uzman Rolü Verme)

Rol yapma kısmında bahsettiğimiz gibi, modele bir rol vermek yanıtın tarzını değiştirir. İleri düzeyde bunu stratejik olarak kullanarak modele uzman bir kimlik verirsiniz. Örneğin “Sen 20 yıllık deneyimli bir doktor olarak bana bu semptomları açıkla” diye başladığınız bir prompt, modelin cevabını o rol perspektifinde vermesini sağlayacaktır.

Benzer şekilde “Deneyimli bir veri analisti gibi cevap ver” veya “Bir oyun karakteri gibi konuş” gibi yönlendirmelerle, yanıtların terminolojisini ve tonunu ayarlayabilirsiniz. Rol tabanlı prompting, modelin bilgisini belirli bir çerçevede sunmasını kolaylaştırır ve bazen daha tutarlı veya derinlikli yanıtlar üretir. Özellikle teknik konularda uzman rolü verildiğinde, model ilgili jargon ve detayları daha fazla kullanacaktır. 

Bu ileri teknikleri kullanmak, her durumda gerekmeyebilir ancak zorlayıcı görevlerde veya daha kontrollü çıktılar gereken senaryolarda büyük fark yaratabilir. Few-shot örnekler veya düşünce zinciri istemleriyle modeli yönlendirmek, sınırlarını zorladığınız problemlerde bile başarılı olmanızı sağlar.

Popüler Yapay Zeka Araçlarında Prompt Kullanımı

Farklı yapay zekâ platformları ve modelleri, prompt’lara verdikleri tepki açısından ufak tefek farklılıklara sahip olabilir. Aşağıda en popüler AI araçlarında prompt kullanımına dair ipuçları ve özellikler yer alıyor:

ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT, geniş bir kullanıcı kitlesine ulaşarak prompt engineering kavramını adeta mainstream hale getiren bir model. Hem basit sorular hem de karmaşık taleplere uyum sağlayabilen ChatGPT için ipuçları:

• Adım Adım Sorun: Uzun ve karmaşık bir isteğiniz varsa, onu parçalara bölüp sırayla sormak ChatGPT’nin daha iyi anlamasını sağlar. Her adımda aldığınız cevaba göre sonraki soruyu şekillendirebilirsiniz.
• Talimatları Baştan Belirtin: Cevap tonunu veya formatını etkilemek istiyorsanız, prompt’un başında bunu belirtin. Örneğin “Resmî bir dille yanıtla:” veya “Liste formatında cevap ver:” gibi.
• Geri Bildirim Verin: ChatGPT’nin ilk cevabı istediğiniz gibi değilse, tereddüt etmeyin; “Daha ayrıntılı anlatır mısın?” veya “Şu kısma odaklan” diyerek modelden revize etmesini isteyin. Çok turda etkileşim, son cevabı iyileştirir.
• Özel Talimatlar (Custom Instructions): ChatGPT arayüzünde, profil ayarlarından kalıcı talimatlar belirlenebilir. Bu özellik (özellikle ChatGPT Plus kullanıcıları için) her sohbette geçerli olacak şekilde modele rol veya stil talimatları vermenize imkân tanır. Örneğin “Cevapları kısa tut” gibi bir kural koyarsanız, model her cevapta bunu dikkate alacaktır.

ChatGPT, güncel bilgi konusunda kısıtlı (2021 sonrası veriler için sınırlı bilgiye sahip), ancak iyi bir prompt ile bu açığı kapatmak için ondan internetten alıntılar yapmasını ya da kaynakları istemesini sağlayabilirsiniz. Unutmayın, ChatGPT’nin belirli bir token (kelime) sınırı var, bu yüzden çok uzun prompt’larda bazen sonunu kesebilir. Böyle durumlarda yanıtı bölüp istemeye devam edebilirsiniz.

Claude (Anthropic)

Anthropic firmasının geliştirdiği Claude modeli, ChatGPT’ye benzer şekilde doğal dil sohbeti yapabilen bir AI. Claude’u öne çıkaran özelliklerden biri çok geniş bir bağlam penceresi olmasıdır. Claude 2 sürümü yaklaşık 100.000 token’a kadar (75 bin kelime civarı) metni tek seferde işleyebiliyor​. Yani Claude’a düzinelerce sayfalık bir dokümanı tek promptla verip özetlemesini istemek mümkün. Bu, uzun raporları analiz etme, kitap özetleme veya büyük veri kümelerini inceleme gibi görevlerde Claude’u çok kullanışlı yapıyor. 

Claude ile prompt yazarken:

• Uzun metinler sağlıyorsanız, başta ne yapmasını istediğinizi (özetle, karşılaştır, analiz et vb.) net belirtin. Metnin geri kalanını model zaten “okuyacaktır”.
• Eğer spesifik bir format ya da stil bekliyorsanız (örn. madde işaretli özet, tablo halinde karşılaştırma) bunu istemeyi unutmayın. Claude da ChatGPT gibi format talimatlarına genelde uyar.
• Claude’un “anayasal AI” yaklaşımı gereği, etik ve güvenlik sınırları konusunda oldukça titiz olduğunu hatırlayın. Yani zararlı veya sakıncalı içerik istemlerinde cevabı reddedebilir – bu, normal kullanımda genellikle bir avantajdır çünkü güvenilirliği artırır.

Özetle, Claude özellikle uzun içeriklerle çalışırken gücünü gösterir. Eğer elinizde uzun bir metin varsa ve AI ile çalışmak istiyorsanız, Claude’a bir şans verebilirsiniz.

Google Gemini (Bard’ın Yeni Nesli)

Gemini, Google’ın en yeni nesil yapay zekâ model ailesidir. Aslında bir süre “Bard” adıyla bilinen chat AI, 2024 itibarıyla Gemini olarak güncellendi ve güçlendirildi​. Gemini’nin en büyük farkı, multimodal yani çoklu ortam bilgisini tek potada eritebilmesidir. Metin, görüntü, kod, tablo, hatta ses veya video bilgisini aynı anda işleyebilir. Bu sayede bir prompt içinde hem görsel hem metin vererek daha zengin istekler iletilebilir. Ayrıca Gemini, Google arama ile entegre çalışabildiği için gerçek zamanlı bilgiye erişim konusunda avantajlıdır (örneğin güncel haberleri sormak gibi). 

Gemini ile prompt oluştururken:

• Bir Google ürünündeymiş gibi düşünüp, spesifik ancak doğal dilde komutlar verebilirsiniz. Örneğin “Şu e-postayı İngilizceye çevir ve resmi bir üslup kullan” dediğinizde Gmail ile entegre olarak size yardımcı olabilir.
• Görsel bir veriyi de ekliyorsanız, “Bu resme bakarak X konusunda yorum yap” gibi yönlendirmeler kullanın. Gemini görüntüyü analiz edip metinle birleştirerek yanıt verebilir.
• Eğer kod çalıştırma veya web’den arama yapma imkânı açıksa, bunu da prompt içinde tetikleyebilirsiniz. Örneğin “Python kodu yazarak sonucu hesapla:” gibi bir komut, Gemini’nin arka planda bir kod yürütmesini sağlayabilir (Google, Gemini Pro sürümünde modele web araması ve kod yürütme kabiliyeti vermiştir).

Yapılan karşılaştırmalara göre, Gemini akademik araştırma, uzun doküman analizi ve güncel bilgi getirme gibi işlerde başarılı bulunurken; ChatGPT kod yazma ve dil tutarlılığı gerektiren işlerde daha başarılı​. Elbette bu modeller hızla gelişiyor ve birbirine yaklaşıyor. Google ekosistemine aşinaysanız ve entegre çözümler arıyorsanız Gemini sizin için ideal bir AI yardımcısı olabilir.

Midjourney ve Görsel Araçlar

Midjourney, metinden görsel üreten yapay zekâ modelleri arasında en popüler olanlardan biri. Discord üzerinden çalışan bu araç, yazdığınız betimlemeleri muhteşem görsellere dönüştürmesi ile ünlü. Ancak burada başarının anahtarı yine doğru prompt yazmaktan geçiyor:

• Detaylı Betimleyin: İstediğiniz görüntüyü olabildiğince detaylı tarif edin. Kompozisyon, renkler, ortam, ışık ve stil gibi ögeleri ekleyin. Örneğin “kızıl bir gökyüzünde uçan ada, dijital sanat, yüksek çözünürlük, epik atmosfer” gibi bir prompt, sadece “uçan ada resmi” demekten çok daha spesifik sonuç verir.
• Stil Belirtin: Hangi sanat tarzında veya hangi sanatçı/akım benzeri bir görsel istediğinizi söyleyebilirsiniz. “Van Gogh tarzı”, “sürreal”, “neo-noir çizgi roman stili” gibi ifadeler, görselin üslubunu belirler.
• Teknik Ayarları Kullanın: Midjourney belirli komutlar ile çalışır (örneğin --ar 16:9 en-boy oranını ayarlamak için). Prompt’unuza ekleyeceğiniz bu tür parametreler, sonucun boyutunu veya ayrıntı seviyesini etkiler. Eğer belirli bir oran, çözünürlük veya stil ayrıntısı istiyorsanız, Midjourney komutlarını öğrenmek faydalı olacaktır.
• Olumsuz İstem (Negatif Prompt): Bazı görsel AI araçları, istemediğiniz şeyleri de belirtmenize olanak tanır (Midjourney’de --no köpek gibi). Görselde kesinlikle olmamasını istediğiniz unsurlar varsa bunu da ekleyin.

Midjourney dışında DALL-E, Stable Diffusion gibi araçlar da benzer mantıkla çalışıyor; hepsinde anlatımınız ne kadar güçlü ve net ise sonuç o kadar tatmin edici oluyor. Görsel prompt engineering, metin tabanlı prompt mühendisliğinden biraz farklı bir beceri seti gerektiriyor gibi görünse de temel prensip aynı: Ne arzuladığınızı net tarif etmek. Zamanla, farklı kelimelerin ve sıfatların görsel çıktıları nasıl etkilediğini öğrenerek kendi tarzınızı oluşturabilirsiniz.

Sonuç

“Prompt Engineering” belki de dijital çağın en havalı yeni becerilerinden biri haline geldi. Yapay zekâyı etkin kullanmak, ona doğru soruları sormaktan geçiyor. Bu rehberde anlattığımız teknikler ve örnekler, başlangıç noktası olarak her seviyeden kullanıcının işine yarayacaktır. Unutmayın, prompt mühendisliği yaratıcı bir süreçtir – deneme yanılma ile öğrenilir ve model geliştikçe sürekli evrim hâlindedir. 

Son tavsiye: Cesur olun ve farklı yaklaşımlar denemekten çekinmeyin. AI modeline bazen çok ayrıntılı bazen de mizahi prompt’lar vererek sınırlarınızı keşfedin. Elde ettiğiniz çıktıları değerlendirip prompt’unuzu ayarlayın. Bu döngü sayesinde, zamanla kendi alanınızda ustalıkla AI yönlendiren biri olacaksınız. İster içerik yazarı, ister yazılımcı, ister pazarlamacı olun – doğru prompt’larla yapay zekâyı kendi süper gücünüz haline getirebilirsiniz! 

📚 Kaynakça

1. OpenAI. (2023). ChatGPT ve Prompt Engineering. OpenAI resmi blogu. https://openai.com/blog/chatgpt
2. Anthropic. (2023). Claude AI: AI for Text Generation and Summarization. Anthropic Resmi Web Sitesi. https://www.anthropic.com/claude
3. Google. (2024). Gemini AI Tanıtımı ve Kullanımı. Google AI Blog. https://deepmind.google/gemini
4. Midjourney. (2023). Metin Tabanlı Görsel Üretimi Rehberi. Midjourney Documentation. https://docs.midjourney.com
5. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS 2020. https://arxiv.org/abs/2005.14165
6. Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. Google Research. https://arxiv.org/abs/2201.11903
7. PromptBase. (2024). Prompt Engineering Teknikleri ve Örnekleri. https://promptbase.com
8. Hugging Face. (2024). Transformers Documentation & Guides. https://huggingface.co/docs/transformers
9. Forbes. (2023). Prompt Engineering: The Next High-Paying Tech Job? Forbes Teknoloji Köşesi. https://forbes.com/prompt-engineering-tech-job
10. McKinsey & Company. (2023). The Economic Potential of Generative AI. McKinsey Global Institute. https://mckinsey.com/generative-ai-report
11. IBM. (2024). Prompt Engineering Best Practices. IBM Research Publications. https://research.ibm.com/articles/prompt-engineering

Sık Sorulan Sorular (SSS)