GPT-5 için Geliştiricilerin Bilmesi Gereken 20 Prompt Mühendisliği Tekniği

Yapay zeka dil modelleri her geçen gün daha da güçlenirken, onlarla etkili bir şekilde iletişim kurmanın anahtarı olan prompt mühendisliği de kritik bir beceri haline geldi. OpenAI’nin bir sonraki dev modeli GPT-5’in çok daha karmaşık ve nüanslı anlayış yeteneği, onu doğru yönlendirmek için daha sofistike teknikler gerektirecek.

İşte GPT-5’i tam potansiyeliyle kullanmak isteyen geliştiriciler, veri bilimcileri ve AI meraklıları için şimdiden öğrenilmesi gereken 20 ileri düzey prompt mühendisliği tekniği:

1. Zincirleme Düşünce (Chain-of-Thought – CoT) Prompting
Modelden bir sonuca atlamak yerine, adım adım mantık yürütmesini isteyin. “Cevabı adım adım düşün” veya “Mantık yürütmeni adım adım göster” gibi ifadelerle daha doğru ve şeffaf sonuçlar alırsınız.

2. Kendi Kendine Tutarlılık (Self-Consistency)
Aynı promptu birden fazla kez (farklı sıcaklık [temperature] değerleriyle) çalıştırın ve en sık verilen cevabı seçin. Bu, modelin “en doğru” yanıtı bulmasını sağlar.

3. İlham Veren Örnekler (Few-Shot Prompting)
Modelden bir şey yapmasını istemeden önce, ona birkaç tane doğru örnek gösterin. “Örnek 1: … Çıktı: … Örnek 2: … Çıktı: … Şimdi sırada: …” formatı sonuç kalitesini muazzam artırır.

4. Rol ve Kimlik Atama (Role Prompting)
GPT-5’ten belirli bir rolü (örn. “deneyimli bir yazılım mühendisi”, “yaratıcı bir şair”, “titiz bir finans analisti”) benimsemesini isteyin. Cevap, seçilen role göre ton, detay ve odak açısından önemli ölçüde değişecektir.

5. Sıfır Çekim (Zero-Shot) Senaryolarında Netlik
Hiçbir örnek vermeden doğrudan bir görev tanımlıyorsanız, komutunuzun son derece net, spesifik ve açıklayıcı olması gerekir. Belirsiz ifadelerden kaçının.

6. Düşünce Ağacı (Tree of Thoughts – ToT)
Modelden tek bir çözüm yerine, bir problemi çözmek için birden fazla olası yol önermesini isteyin. Ardından, bu yolları değerlendirip en iyisini seçmesini sağlayın. Bu, karmaşık problem çözümü için idealdir.

7. Otomatik Prompt Optimizasyonu İsteme
“Verdiğim bu promptu, senden daha iyi ve daha doğru bir cevap alacak şekilde nasıl geliştirebilirim?” diye sorun. GPT-5, kendi prompt’unuzu optimize etmenize yardımcı olabilir.

8. Çıktı Formatını Net Bir Şekilde Belirleme
Cevabın hangi formatta (JSON, XML, HTML tablo, markdown, düz metin, madde işaretleri) gelmesini istediğinizi açıkça belirtin. “Çıktıyı bir JSON nesnesi olarak ver” gibi.

9. İteratif ve Dinamik Sorgulama
Tek bir mükemmel prompt yerine, modele bir dizi ardışık ve birbirini takip eden soru sorun. Her cevap, bir sonraki, daha spesifik sorunuz için zemin hazırlar.

10. Olumsuz Prompting (Neleri YapMAMASı Gerektiği)
Sadece ne istediğinizi değil, ne istemediğinizi de söyleyin. “Teknik jargon kullanma” veya “X konusundan bahsetme” gibi kısıtlamalar getirin.

11. Kendi Kendine Düzeltme (Self-Correction)
Modelden bir cevap üretmesini isteyin, ardından “Bu cevabı kontrol et ve olası hataları düzelt” veya “Bu cevabı daha kısa ve öz olacak şekilde yeniden yaz” diye ekleyin.

12. Duygusal Ton ve Üslup Belirleme
Cevabın sadece içeriğini değil, üslubunu da yönlendirin. “Resmi bir dille yaz”, “Dostane ve motive edici ol”, “İkna edici bir argüman kur” gibi.

13. İçerik Sınırlamaları ve Kısıtlar Eklemek
Cevabın uzunluğunu (örn. “150 kelimeyi geçmesin”), odağını veya kapsamını (“sadece 2020 sonrası gelişmeleri ele al”) belirleyin.

14. Önceliklendirme ve Sıralama
“En önemli 3 nedeni listele” veya “Önceliği en yüksek olandan en düşüğe doğru sırala” gibi ifadelerle çıktıyı daha kullanışlı hale getirin.

15. Senaryo Tabanlı ve Koşullu Prompting
“Eğer [X durumu] doğruysa, [Y yanıtını] ver, değilse [Z yanıtını] ver” gibi koşullu mantık yapıları kurun.

16. Çıktıya İnanç Seviyesi Belirtme
Modelden, verdiği cevap için bir “güven skoru” (örneğin 1-10 arası) vermesini veya cevabın hangi kısımlarının daha az kesin olduğunu belirtmesini isteyebilirsiniz.

17. Çerçeveleme ve Perspektif Değişimi
Aynı konuyu farklı açılardan (ekonomik, sosyal, teknolojik) veya farklı paydaşların (müşteri, geliştirici, CEO) gözünden analiz ettirin.

18. Özetleme ve Genişletme için Açık Talimat
“Şu metni 3 cümlede özetle” veya “Bu fikri 500 kelimelik bir blog yazısına genişlet” gibi talimatlarla modelin çıktı uzunluğunu dinamik olarak kontrol edin.

19. Gerçek Zamanlı Bilgi ve Bağlam için Entegrasyon
GPT-5’in gerçek zamanlı verilere erişim imkanı olursa, promptlarınıza “Güncel verilere göre…” veya “En son haberleri dikkate alarak…” gibi ifadeler ekleyin.

20. Etik ve Güvenliği Prompt’a Dahil Etme
Modelin sorumlu yanıtlar vermesini sağlamak için prompt’un sonuna “Etik kurallara uygun, önyargıdan arınmış ve güvenli bir cevap ver” gibi bir hatırlatma ekleyin.

Sonuç:
GPT-5, prompt mühendisliğini bir “hile sanatı” olmaktan çıkarıp bir “iş birliği dili”ne dönüştürecek. Bu 20 teknik, bu güçlü modelle iletişim kurarken daha kesin, güvenilir ve yaratıcı sonuçlar almanız için temel bir çerçeve sunuyor. Unutmayın, bir prompt ne kadar spesifik ve niyetli olursa, alınan cevap da o kadar kaliteli olur.