Merhaba millet, ben leopardracer!Eskiden iyi içerik fikirleri bulmak haftada saatlerimi alırdı. Bir sekmede Reddit, diğerinde haberler, üçüncüsünde arXiv ve bir Obsidian notu; her şeyi yapıştırıp parçaların nasıl bağlandığını hatırlamaya çalışırdım. Her bir AI araması saniyeler sürerdi ama geri kalan zamanda ben yapıştırıcı görevi görürdüm.
Daha da kötüsü, sekmeler ve sohbetler arasında geçiş yaparken ne kadar dikkat harcadığımdı. Her geçiş odaklanmama mal oluyor ve her sıfırlama işi olduğundan daha ağır hissettiriyordu.
O zaman bilmiyordum ama promptlarımı aşırı optimize etmek yerine sadece bir iş akışı oluşturmalıydım. Bunu yapmanın en iyi yolunu bulmam biraz zaman aldı ve şimdi promptları iş akışlarına dönüştürme yöntemimi paylaşmaya hazırım.
Bu yazıda:
- Prompt alışkanlıklarının neden ölçekte başarısız olduğu
- İlk iş akışı adayınızı nasıl tespit edeceğiniz
- Uzun konuşmalardaki dikiş yerlerini nasıl bulacağınız
- Bağlamı ileri taşıyan devir teslim modeli
Eğer AI sohbet sekmeleri arasında çıktı kopyalıyorsanız, AI'ın halletmesi gereken koordinasyon işini siz yapıyorsunuz demektir. Çözüm, promptlarınızı her adımın bir dosyaya yazdığı ve bir sonrakinin onu okuduğu bir iş akışına dönüştürmektir. Bağlam, siz taşımadan ileri gider. Sadece gerçek bir karar verilmesi gereken yerde durursunuz.
Promptlama Ne Zaman İşe Yaramaz
Neredeyse herkes AI ile aynı şekilde başlar. Bir soru yazarsınız, bir cevap alırsınız, bir yere kopyalayıp yapıştırırsınız, tekrarlarsınız. İlk yılımı böyle geçirdim. Ve anlıyorum, üretken hissettiriyor çünkü her etkileşim size somut bir şey veriyor.
Sonra AI'ı yönetmek için AI'ın size kazandırdığından daha fazla zaman harcadığınızı fark ediyorsunuz. Adımlar arasında kopyalamayı yapan sizsiniz. Üçüncü adımın birinci adımdan neye ihtiyacı olduğunu hatırlayan sizsiniz.
Ekim 2025'te arXiv'de yayınlanan bir çalışma, ilgili bilgiler daha uzun bağlamlara gömüldüğünde, tüm ilgisiz tokenlar maskelenmiş olsa bile, LLM doğruluğunun önemli ölçüde düştüğünü buldu.
Prompt mühendisliği blogları ve kursları hala doğru kelimelerin her şeyi düzelteceği fikrini satıyor. Yanlış katmanı optimize ediyorlar. Bir sohbet penceresi aracılığıyla bir boru hattı çalıştırmaya çalışıyorsunuz ve hiçbir kelime oyunu bunu değiştirmez.
Promptlamada bir tavana çarpmak, bir mimari sorununuz olduğu anlamına gelir.
İlk AI İş Akışınızı Nasıl Tespit Edersiniz
Daha ileri gitmeden önce şunu deneyin. AI ile yaptığınız son tekrarlayan görevi düşünün. 45 dakika süren ve 30. dakikada çığlık atmak istemenize neden olan görevi. Şimdi kendinize sorun:
- Adımlar arasında kopyalayıp yapıştırdım mı?
- Bağlam sürekli kirlendiği için birden fazla sohbet penceresi açtım mı?
- Üçüncü adımın birinci adımdan neye ihtiyacı olduğunu hatırlamak zorunda kaldım mı?
- AI her adımda iyi çıktı üretti mi ama nihai sonuç vasattı?
Bunlardan herhangi birine evet yanıtı verdiyseniz, zaten bir iş akışı adayınız var demektir. Koordinasyon işini manuel olarak yapıyordunuz.
İşte hemen kullanabileceğiniz bir prompt. Bir sonraki uzun AI konuşmanızın sonuna, bir görevi bitirdikten sonra yapıştırın:
1Az önce yaptığımız bu konuşmaya bir geriye dön. Başlangıçta kullandığım ilk promptu aşağıya yapıştıracağım. Bu görevin yeniden kullanılabilir bir beceriye veya iş akışına dönüştürülüp dönüştürülemeyeceğini analiz etmeni istiyorum.23Spesifik olarak:41. Attığım adımlar, her adımın bir sonraki adımın ihtiyaç duyduğu çıktıyı ürettiği bir dizi olarak yapılandırılabilir mi?52. Bağlamın ileri taşınması gereken devir teslim noktaları var mı?63. Bu görev, tek bir uzun konuşma olarak yürütülmektense, temiz bağlamla ayrı adımlara bölünmekten fayda sağlar mı?74. Bu bir iş akışı haline gelirse girdi, talimatlar, çıktı ve kontrol noktası neye benzerdi?89İşte kullandığım ilk prompt: [İLK PROMPTUNUZU BURAYA YAPIŞTIRIN]1011Bunun bir iş akışı için iyi bir aday olup olmadığını ve öyleyse adımların neye benzeyeceğini söyle.
Bunu bir sonraki tekrarlayan görevinizden sonra çalıştırın. Zaten iş akışı şeklindeki işi manuel olarak yaptığınızı görebilirsiniz.
Bu, Hermes, Claude Code, Codex, Cowork veya başka herhangi bir AI konuşma aracı kullanmanızdan bağımsız olarak çalışır. Desenler aynı kalır. Araçlar önemli değildir. Yapı önemlidir.
Uzun Bir Konuşmadaki Dikiş Yerlerini Nerede Bulmalı
Uzun bir konuşmayı bir iş akışına dönüştürmek, mevcut sürecinizin nerede dikiş yerlerine sahip olduğunu görmekle başlar.
Uzun bir AI konuşmanız olduğunda, vites değiştirdiğiniz anları arayın. "Tamam, şimdi X'i yapalım" dediğiniz ve yeni bir zihinsel bağlam başlattığınız anları. Sohbetin başlarından bir şey kopyalayıp yeni bir isteğe yapıştırdığınız anları. AI unuttuğu için ne üzerinde çalıştığınızı hatırlatmak zorunda kaldığınız anları. Bu dikiş yerleri, kapsam kaymasının (scope creep) meydana geldiği yerlerdir.
Bunlar sizin dikiş yerlerinizdir. Her dikiş yeri, bir iş akışında potansiyel bir adımdır.
Benim kırılma noktam bir içerik fikri geliştirme projesi sırasında geldi. Bülten makaleleri için ilginç açılar bulmam gerekiyordu, bu da birden fazla kaynaktan beslenmek anlamına geliyordu. Reddit başlıkları belirli sorunlarla ilgili şikayetleri gündeme getiriyor, haber makaleleri yeni ortaya çıkan araçları kapsıyor ve arxiv makaleleri yeni yeteneklere işaret ediyordu.
Manuel olarak başladım, Reddit gönderilerini bir belgeye kopyalayıp yapıştırarak, haber manşetlerini kazıyarak, arxiv aramaları yaparak ve özetleri kaydederek. Bağlam pencereleri sürekli kirlendiği için her kaynak kendi sohbet oturumunda yaşıyordu. Reddit ile işim bittiğinde, haber aramasında ne bulduğumu unutmuştum.
Sonra her kaynak için ayrı beceriler oluşturdum. Reddit araştırması için bir beceri, haber kazıma için bir başka, arxiv makaleleri için üçüncü bir beceri. Her beceri kendi başına iyi çalışıyordu ama yine de aralarında koordinasyonu sağlayan bendim. Reddit becerisini çalıştırır, çıktıyı kaydeder, haber becerisini çalıştırır, bu çıktıyı kaydeder, arxiv becerisini çalıştırır, bu çıktıyı kaydederdim. Sonra üçünü de manuel olarak nihai bir fikir listesinde birleştirirdim.
Ajanın koordinasyon işini manuel olarak yapıyordum. AI her adımı iyi yapabiliyordu. Sorun devir teslimlerdi. Ben aradaki yazılımdım (middleware).
Bağlamı Doğru Şekilde İleri Taşımak
İş akışları, her adımın bir sonraki adımın ihtiyaç duyduğu bir şey ürettiği adım dizileridir. İş akışlarını promptlamadan ayıran şey, bağlamın sizin elle taşımanız yerine otomatik olarak ileri hareket etmesidir.
Aralık 2024'te yayınlanan ve yaygın olarak nihai kaynak olarak gösterilen Anthropic'in "Etkili Ajanlar Oluşturma" kılavuzu net bir ayrım yapar. İş akışları, LLM'lerin ve araçların önceden tanımlanmış kod yolları aracılığıyla yönetildiği sistemlerdir. Ajanlar ise LLM'lerin kendi süreçlerini dinamik olarak yönlendirdiği sistemlerdir.
Kod yazmayanlar için iş akışları en uygun noktadır. Yolu siz tanımlarsınız. AI her durakta işi yapar.
Anthropic beş iş akışı modelini tanımlar. Sade Türkçeyle:
Prompt zincirleme bir montaj hattı gibi çalışır. Birinci adımın çıktısı, ikinci adımın girdisi olur. Her adım basit ve odaklı kalır.
Yönlendirme farklı girdileri farklı yollara ayırır. Mektupları doğru posta koduna gönderen bir posta ayırıcı gibi.
Paralelleştirme aynı anda birden fazla şeyi çalıştırır. Bir araştırmacı yerine üç araştırmacınız olması gibi.
Orkestratör-işçiler işi parçalara ayıran ve işçi ajanlara devreden bir patron ajan kullanır.
Değerlendirici-optimize edici bir ajanın işi yapmasını ve diğerinin kontrol etmesini sağlar. İlki geri bildirime göre revize eder.
Hepsini bir arada tutan dosyalara devir teslim dosyaları diyorum. Her adım, bir sonraki adımın tahmin etmek zorunda kalmaması için işini yazar. Biçim, ilkeden daha az önemlidir. Bir markdown dosyası, bir Google Dokümanı, yapılandırılmış bir metin bloğu olabilir. Önemli olan, her adımın bir sonraki adımın okuyabileceği bir şey üretmesidir.
Adımlar arasında bağlamı tutmak için her şeyi denedim. Bellek içi değişkenler oturum sona erdiğinde kaybolur, veritabanı girişleri kurulum ve bakım gerektirir ve paylaşılan durum dosyaları iki adım aynı anda yazdığında bozulur.
Obsidian'daki markdown dosyaları sıkıcı ve güvenilir oldukları için kazandı.
Bir iş akışındaki her adım, çıktısını bir markdown dosyasına yazar ve bir sonraki adım bu dosyayı okur. Dosyalar, iş akışını yansıtan bir klasör yapısında bulunur. Bir şey ters gittiğinde, dosyayı açar ve üçüncü adımın tam olarak ne ürettiğini görürüm. Sorunu zincir boyunca geriye doğru izlerim.
Bu aynı zamanda beklemediğim bir şey de verdi. Her bir alt ajanın veya adımın ne yaptığını, ürettiği belirli dosyalara bağlantılarla takip ederim. Nihai çıktıda bir şey tuhaf geldiğinde, ara dosyaları açar ve kaymanın nerede başladığını bulurum.
Markdown'ın pratik avantajları da vardır. Düz metin her yerde çalışır. Dosyalar dönüştürme gerektirmeden sistemler arasında hareket eder. Değişiklikler zaman içinde sürüm kontrolüne tabidir. Zaten notlar için kullandığım Obsidian'da her şey güzel görünür.
Bağlamı bir veritabanında veya paylaşılan durum mekanizmasında depolamak karmaşıklık ekler, kurulum gerektirir ve bağımlılıklar yaratır. Markdown dosyaları bir klasör ve bir metin düzenleyiciden başka bir şey gerektirmez.
Her adım işini yazar. Bir sonraki adım, önceki adımın yazdıklarını okur. Bağlam, bellek aracılığıyla değil, dosyalar aracılığıyla ileri taşınır.
Adım Adım Bir AI İş Akışı Oluşturmak
Bunun pratikte neye benzediğini göstereyim. Örnek olarak içerik fikri geliştirme iş akışımı kullanacağım, ancak yapı herhangi bir tekrarlayan görev için çalışır.
Bu iş akışı dört adımdan oluşur. Her adım, bir önceki adımın çıktı dosyasından okur ve kendi çıktı dosyasına yazar.
Adım 1: Reddit araştırması
Girdi: Aranacak bir konu veya anahtar kelime.
Ne yapar: İnsanların bu konuyla ilgili sorunlardan şikayet ettiği Reddit başlıklarını arar.
Çıktı: reddit-bulgulari.md dosyası, başlık URL'leri ve önemli şikayetlerle birlikte.
Adım 2: Haber kazıma
Girdi: Aynı konu.
Ne yapar: Bu konuyla ilgili yeni ortaya çıkan araçlar veya trendler hakkında makaleler için haber kaynaklarını arar.
Çıktı: haber-bulgulari.md dosyası, başlıklar, URL'ler ve özetlerle birlikte.
Adım 3: Arxiv araması
Girdi: Aynı konu.
Ne yapar: Bu konuyla ilgili yeni yeteneklere işaret eden makaleler için arxiv'i arar.
Çıktı: arxiv-bulgulari.md dosyası, makale başlıkları, özetler ve alaka notlarıyla birlikte.
Adım 4: Sentez
Girdi: 1-3. adımlardaki her üç dosya.
Ne yapar: Her üç dosyayı okur ve bunları bir makale açısı fikirleri listesinde sentezler.
Çıktı: fikir-acilari.md dosyası, her biri araştırmaya dayalı 5-10 potansiyel makale konusuyla birlikte.
Her adım, tam olarak ihtiyaç duyduğu şeyle temiz bir bağlam alır. Hiçbir şey gömülü kalmaz. Hiçbir şey unutulmaz.
Bu iş akışına yönelik ilk girişimim çirkindi. Masaüstümde dosyalar, bir not uygulamasında bir kontrol listesi ve bir sürü kopyalama-yapıştırma işlemi. Ama yapılandırılmıştı. Her adımın net bir girdisi ve net bir çıktısı vardı. Ajanın üç adım öncesinden hiçbir şey hatırlaması gerekmiyordu çünkü ona tam olarak ihtiyacı olanı verdim.
Sonunda tüm boru hattını yöneten birleşik bir beceri oluşturdum. Sırayla Reddit, haber kaynakları ve arxiv'den çeker, her bulgu grubunu ayrı bir markdown dosyasına yazar ve ardından üçünü de nihai bir fikir listesinde sentezler. Beceri, adımlar arasında hiçbir şey kopyalamama gerek kalmadan baştan sona çalışır.
Promptlama ve İş Akışları: Aynı Görev
İçerik fikri geliştirme, prompt yoluyla yapıldığında ve iş akışı yoluyla yapıldığında tamamen farklı görünür.
Prompt yolu: Bir sohbet açarsınız ve AI'dan belirli bir konuyla ilgili şikayetler için Reddit'te arama yapmasını istersiniz. Size bir liste verir. Bu listeyi bir belgeye kopyalarsınız. Yeni bir sohbet açar ve aynı konuyla ilgili haber makalelerini kazımasını istersiniz. Size başlıklar ve özetler verir. Bunları belgenize kopyalarsınız. Başka bir sohbet açar ve ilgili makaleler için arxiv'de arama yapmasını istersiniz. Size özetler verir. Onları da kopyalarsınız.
İşiniz bittiğinde, belgenizde üç ayrı metin parçası olur. Şimdi bunları fikir açılarında sentezlemeniz gerekir. Her şeyi yeni bir sohbete yapıştırır ve fikirler istersiniz. AI bir liste üretir, ancak geneldir. Reddit şikayetlerindeki nüansı kaybetmiştir çünkü birleşik metnin içine gömülmüşlerdir. Arxiv bulgularını kaçırmıştır çünkü 5.000 kelimelik bir promptun en altındadırlar.
İş akışı yolu: Reddit'te arama yapan ve bulguları reddit-bulgulari.md adlı bir dosyaya yazan bir beceri çalıştırırsınız. Beceri daha sonra haber kaynaklarını arar ve haber-bulgulari.md dosyasına yazar. Ardından arxiv'i arar ve arxiv-bulgulari.md dosyasına yazar. Her dosya temiz ve odaklıdır.
Son adım, her üç dosyayı okur ve bunları fikir-acilari.md dosyasında sentezler. Her adım, tam olarak ihtiyaç duyduğu şeyle temiz bir bağlam alır. Hiçbir şey gömülü kalmaz veya unutulmaz.
Clare Liguori'nin AWS'deki araştırması, 3.000 değerlendirme çalışması boyunca ajan davranışını yönlendirmek için beş yaklaşımı test etti. Basit prompt talimatları %82,5 doğruluğa ulaştı, yani kabaca her beş etkileşimden biri başarısız oldu. Yönlendirme kancaları (steering hooks) adını verdiği yapılandırılmış geri bildirim döngüleri eklediğinde, doğruluk 600 çalışma boyunca %100'e ulaştı.
Farkı yaratan daha iyi promptlar değil, daha iyi yapıydı.
Bunu, farklı modellerin gerçek Hermes iş akışlarını nasıl ele aldığını karşılaştırırken kendim test ettim. Kıyaslamalarda etkileyici görünen modeller, genellikle yapılandırılmış iş akışlarında başarısız oldu çünkü basit adımları fazla düşündüler veya biçim kısıtlamalarını görmezden geldiler. Yapı, ham yetenekten daha önemlidir.
İnsanların Hala Kontrol Ettiği Yerler
Her iş akışının kontrol noktalarına ihtiyacı vardır, ancak her adımın bir kontrol noktasına ihtiyacı yoktur. Her yere inceleme noktaları eklemek, iş akışını bir dizi kesintiye dönüştürür.
Karar kapıları (decision gates) kullanıyorum. Sadece gerçek bir seçim yapılması gereken yerde durursunuz. Hangi açının izleneceği. Hangi kaynağa öncelik verileceği. Uymayan bir bölümün kesilip kesilmeyeceği.
Çıktı iyiyse ve karar gerekmese, durmazsınız. İş akışları, sizin yargınız olmadan ilerleyemeyecekleri bir noktaya gelene kadar çalışır.
Karar kapıları, çıktının niyetinizle eşleşip eşleşmediğini kontrol eder. AI, dilbilgisi açısından doğru, iyi araştırılmış ancak yine de yanlış yöne giden içerik üretir. Karar kapıları, bir sonraki adım hatalı bir varsayım üzerine inşa edilmeden önce bunu yakalar.
Telegram kanalımda, teknik detayları istiyorsanız Hermes iş akışlarına onay kapıları ekleme hakkında tam bir kılavuz yazdım. Kapılar, sizin onayınız olmadan harici eylemleri engelleyerek itibarınızı korur, sistem değişikliklerinden önce onay gerektirerek verilerinizi korur ve onay olmadan belirli bir eşiğin üzerinde harcamayı engelleyerek cüzdanınızı korur.
Çoğu iş akışı için, çıktının kamuya açık veya geri döndürülemez hale geldiği noktada bir kapıya ihtiyacınız vardır. Bir içerik iş akışı, taslaktan sonra, nihai taslak yayına girmeden önce bir kapıya sahip olabilir. Bir araştırma iş akışı, sentezden sonra, bulgulara göre hareket etmeden önce bir kapıya sahip olabilir.
Karar kapıları, AI yürütmeyi hallederken sizin yön üzerinde kontrol sahibi olmanızı sağlar.
İlk İş Akışınıza Nereden Başlamalı
Tekrarlayan bir görev seçin. En karmaşık olanı değil. Her hafta yaptığınız, 45 dakika süren ve 30. dakikada çığlık atmak istemenize neden olan görevi seçin. Bu sizin ilk iş akışınız.
Benimki, kahveden önce görevleri ve makaleleri çeken bir sabah brifingiydi. İki adım. Asana'dan oku, çıktıyı biçimlendir, teslim et. Bir öğleden sonrada inşa edilecek kadar basit, inşa ettiğimden beri her hafta içi çalıştıracak kadar kullanışlı.
Hermes'te yeniyseniz, karmaşık bir şeye kalkışmadan önce bunun gibi iki adımlı bir iş akışıyla başlayın.
Minimum uygulanabilir iş akışlarının dört parçası vardır: girdi (içeri giren), talimatlar (ajanın ne yaptığı), çıktı (dışarı çıkan) ve kontrol noktası (doğruladığınız yer). Yazılıma ihtiyacınız yok. Koda ihtiyacınız yok. İçinde dosyalar olan bir klasöre ihtiyacınız var.
Anthropic'in "Etkili Ajanlar Oluşturma" dan kendi tavsiyesi, basit başlayıp yalnızca gerektiğinde karmaşıklık eklemektir. Çerçeveler veya karmaşık mimarilerle başlamaya karşı açıkça uyarırlar. İki adımla başlayın. Onları güvenilir kılın. Sonra üçüncüyü ekleyin.
Confluent'in AI iş akışları hakkındaki rehberliği aynı noktaya değiniyor. Basit çözümler genellikle başlamak için en iyi yerdir. Basit prompt mühendisliği ile başlamak mükemmel olmayabilir, ancak ilk geçiş olarak yeterince iyi çalışır. Tavana çarptığınızda yapı ekleyin. Yapıyı önleyici olarak eklemeyin.
Sıkıcı, zekiyi yener. İlk iş akışınız utanç verici derecede basit olmalı. Bir dosya devir teslimi ve bir insan kontrolü ile iki adımlı bir süreç. Bu kadar. AI iş akışlarından değer alan insanlar, iki kez çalıştırdıkları etkileyici iş akışları değil, 50 kez çalıştırdıkları sıkıcı iş akışları inşa ettiler.
Çoğu AI üretkenlik tavsiyesi size daha iyi promptlar yazmanızı söyler. Gerçek getiri, daha iyi devir teslimler tasarlamakta yatar. Her adımdaki promptlar, aldıkları bağlam temizse vasat olabilir. Şişirilmiş bir sohbet başlığındaki parlak bir prompt yine de vasat çıktı üretecektir.
AI'ın halletmesi gereken koordinasyon işini ne zaman yaptığınızı fark etmek, tüm değişimdir. Deseni bir kez gördüğünüzde, artık görmemezlikten gelemezsiniz. Her tekrarlayan görev, yapı için bir aday haline gelir. Her manuel devir teslim, bir tasarım problemi haline gelir.
Promptlamada bir tavana çarpmak, bir mimari sorununuz olduğu anlamına gelir. Boru hattını inşa edin. Bağlamın akmasına izin verin. Ellerinizi önemli kararlarda tutun.
Bu, AI iş akışları hakkındaki düşüncenizi değiştirdiyse, daha fazla bu tür içerik için @leopardracer'ı takip edin ve telegram kanalıma katılın: https://t.me/+ygATQAt9sUM1N2U6
