Anthropic'in müşterilerinden biri, tek bir pozisyon için 24 saat içinde 2.740 başvuru aldı.
Elle yazdığınız hiçbir prompt bu kadar uzun süre doğru kalmaz.
O özgeçmişleri okuyan işe alım uzmanı, "beş yıl backend, startup geçmişi, güçlü Python" diyen bir prompt ile başlar.
İki gün sonra ilk partiye bakar ve aslında sıfırdan bire inşa eden kişileri istediklerini fark eder.
Prompt zaten yanlıştır ve daha ikinci yüze bile bakmamışlardır.
En hızlı teslimat yapan ekipler, promptları bu şekilde yazmayı bıraktı.
Promptun, kullanıcının gerçekte neye karar verdiğini izlediği ve arka planda kendini yeniden yazdığı sistemler kurdular.
Kullanıcı tercihlerinin değiştiğini fark ettiğinde, prompt çoktan onlarla birlikte değişmiş oluyor.
Bu, bir insanın yargıda bulunduğu ve modelin yardımcı olduğu her yerde işe yarar.
İşe alım, destek triyajı, içerik denetimi, kod incelemesi, anlaşma puanlaması.
İşte adım adım nasıl inşa edileceği.
Bir prompt bir konfigürasyon değildir, bir çıraktır
Önce kafanızdaki değişim gelmeli.
Konfigürasyon, bir kere ayarlayıp unuttuğunuz şeydir.
Bir çırak, sizi çalışırken izler, gerçekte neyi önemsediğinizi anlar ve kendini ayarlar.
Promptunuz ikincisi olmalı.
Nick Mayhew'ün Anthropic sahnesinde gösterdiği sistemde, çırak düz bir markdown dosyasıdır.
Buna ideal aday profili diyorlar.
Ağırlık yok, kural yok, akış şeması yok. Sadece işe alım uzmanının kimi işe aldığını anlatan düz İngilizce.
İşe alım uzmanı bir adayı onayladığında veya reddettiğinde, sistem bunu kaydeder.
"Bunun yeterli Python'u yok" gibi her yorum saklanır.
Profile yapılan her manuel düzenleme de saklanır.
Bu karar yığını, promptun üzerinde güncellendiği eğitim sinyalidir.
Neden bir değil, 100 karar?
İlk içgüdü, her eylemden sonra promptu güncellemektir. Yapmayın.
Bir karar gürültüdür. Tek bir ret, kullanıcının gerçekte ne istediği hakkında size neredeyse hiçbir şey söylemez. Bunlardan herhangi biri olabilir:
- Kullanıcı yorgun veya dikkati dağınıktı
- Girdi, gerçek tercihleriyle ilgisi olmayan bir şekilde tuhaftı
- Yanlışlıkla tıkladılar
- Bariz bir durumda hızlı hareket ettiler
- Sistemi bilerek test ediyorlardı
Promptu bunun üzerine yeniden yazarsanız, hayaletlerin peşinden koşmaya başlarsınız.
100 karar sinyaldir.
Bir örüntü görebilirsiniz: kullanıcı startup deneyimi olmayan adayları reddetmeye devam ediyor.
Bu bir ruh hali değil, bir tercihtir. Şimdi güncellersiniz.
Nick bu konuda sahnede doğrudandı.
Her 100 ila 200 kararda bir örüntüleri fark etmeye başlarsınız, her tıklamada değil.
Maliyet tarafı da önemlidir.
Her eylemde akıllı bir model çalıştırmak, bütçenizi öğle yemeğine kadar tüketir.
Toplu halde çalıştırmak, sistemi üretimde canlı tutar.
Sistemi tek bir büyük ajan yerine iki katmana ayırın
Aynı anda değerlendiren, öğrenen ve güncelleyen dev bir ajan yapma cazibesi vardır.
Ölçeklenmez ve sahip olmadığınız tokenları yakar.
Çalışan model, çok farklı işleri olan iki katmandır.
Alt katman değerlendiricidir. Ucuz, hızlı, her girdide çalışır.
İşe alım durumunda bu, her özgeçmişi mevcut profile göre puanlayan Haiku'dur.
Günde binlerce. Dar iş: girdiyi al, mevcut promptu al, yapılandırılmış bir yargı döndür.
Üst katman çıraktır. Daha yavaş, daha akıllı, nadiren çalışır.
Sadece insanların verdiği kararları izler.
Her partide tek bir soru sorar: prompt hala kullanıcının gerçekte seçtiğiyle eşleşiyor mu?
Cevap hayırsa, onu yeniden yazar.
Çoğu ekip bu ayrımı atlar.
Her istekte sıcak yola bir sınır modeli koyarlar, fatura patlar, sistem rafa kalkar.
Değerlendirmeyi öğrenmeden ayırmak, onu üretimde canlı tutan şeydir.
Promptu kurallarla değil, düzyazıyla yazın
Çoğu kendini geliştiren sistemin sessizce öldüğü yer burasıdır.
İçgüdü bir konfigürasyon yazmaktır: deneyim yıllarına %30 ağırlık, şirket kademesine %20, eğitime %10, anahtar kelimeler için işaretler.
Kulağa titiz geliyor. Modelin gerçekte güncelleyemeyeceği bir sistem üretir, çünkü sayılar dışında güncellenecek bir şey yoktur.
Ve sayılar, bir işe alım uzmanının neden hayır dediğini yakalayamaz.
Çalışan format, markdown'da düz İngilizcedir.
"Sıfırdan bire bir ürün çıkarmış, ideal olarak elli kişinin altındaki bir startup'ta çalışmış birini istiyoruz."
"Güçlü mühendislik kültürü, belirli bir teknoloji yığınından daha önemlidir."
"Kırmızı bayrak: yalnızca binden fazla kişinin çalıştığı şirketlerde çalışmış olmak."
Bu, çırağın gerçekten yeniden yazabileceği bir prompttur.
Bir cümle ekleyebilir, birini kaldırabilir, bir ifadeyi sıkılaştırabilir.
Bunu ağırlıklı bir puanlama cetveline yapamazsınız.
Geri bildirim döngüsü tüm üründür
Bu dört parça yerine oturduğunda, sistem kendi kendine çalışır.
Kullanıcı kararlar alır. Değerlendirici, mevcut prompta karşı puanlama yapar.
Her 100 kararda bir, çırak yığını okur ve promptu yeniden yazar.
Bir sonraki girdi partisi, yeni sürüme göre değerlendirilir.
Kullanıcının prompt hakkında hiç düşünmesi gerekmez.
Sadece bir insanın yapabileceği çağrıları yapmaya devam ederler.
Prompt onların altında güncellenir.
Çoğu ekibin bir Claude sistemi gönderirken kaçırdığı kısım budur.
Promptu bitirdikleri bir teslimat olarak ele alırlar.
En çok teslimat yapan ekipler, onu her zaman öğrenen bir katman olarak ele alır.
İlk günden itibaren bu şekilde inşa edin ve haftalarınızı kelimeleri ayarlayarak geçirmeyi bırakırsınız.
Onları ürünü teslim ederek geçirirsiniz.
Beni takip edin ve Telegram kanalıma abone olun:
