Prompt Mühendisliği: Temel Teknikler (2025)

Prompt mühendisliği, yapay zekâ modellerine verilen komutları planlı ve bilinçli şekilde tasarlayarak en kaliteli çıktıyı alma sürecidir.
ChatGPT, Claude, Gemini veya başka bir model kullanıyor olmanız fark etmez; doğru prompt olmadan aldığınız sonuçlar eksik, yüzeysel ve hatalı olacaktır.
Bu yazıda, sıfırdan başlayan birinin bile kısa sürede uzmanlaşabileceği temel teknikleri anlatıyoruz.

Bu rehber, inf8.com.tr üzerinde yer alan Prompt Eğitimi içerik serisinin giriş noktasıdır.
Aşağıdaki adımları uyguladığınızda, hem kendi işlerinizi hızlandırabilir hem de yapay zekâ ile profesyonel çıktılar üretmeye başlayabilirsiniz.

Table of Contents

Prompt Mühendisliği Nedir?

Prompt mühendisliği, yapay zekâ ile kurduğumuz iletişimi sistemli hâle getirme bilimidir.
Modelden “şans eseri” iyi sonuç beklemek yerine, rolünü, görevini, formatını ve sınırlarını belirleyerek net talimatlar veririz.
Böylece aynı modeli kullanan milyonlarca kişiden ayrılır, çok daha kaliteli çıktılar elde ederiz.

Kısaca: İyi prompt = az revizyon + net sonuç. Kötü prompt = bol deneme + zaman kaybı.

Neden Prompt Mühendisliği Bu Kadar Önemli?

Yapay zekâ araçları her gün gelişiyor ama kullanıcıların büyük kısmı hâlâ “Neden istediğim cevabı alamıyorum?” sorusunu soruyor.
Bunun sebebi genelde modelin gücü değil, prompt mühendisliği eksikliğidir. Doğru tekniklerle:

Daha tutarlı ve tekrar üretilebilir çıktılar alırsınız,
İş süreçlerini otomatikleştirip zaman kazanırsınız,
Müşterilere veya iş arkadaşlarınıza profesyonel sonuçlar sunarsınız,
Aynı işi defalarca anlatmak yerine hazır prompt şablonları kullanırsınız.

İlginizi Çekebilir Etkili Prompt Yazma Teknikleri: Yapay Zekâya Doğru Komut Verme Rehberi

Prompt Mühendisliğinin Dört Temel Bileşeni

Güçlü bir prompt genellikle aşağıdaki dört yapı taşını içerir. Bunları aklınızda tutarsanız prompt mühendisliği çok daha anlaşılır olur.

1) Rol Belirleme (Role Prompting)

Modelin hangi uzmanlık rolünde davranacağını tanımlamak, çıktının tonunu ve derinliğini değiştiren en önemli adımdır.

Sen 10 yıllık deneyime sahip bir yapay zekâ eğitmenisin.
Görevin: Yeni başlayan kullanıcılara prompt mühendisliğini sade bir dille anlatmak.

2) Görev Tanımı (Task Definition)

İkinci adımda modelden tam olarak ne yapmasını istediğimizi söyleriz.
“Bana bir şey yaz” yerine görevi net tanımlamak prompt mühendisliğinin temel farkıdır.

Kötü örnek: “Bana yapay zekâ hakkında bilgi ver.”
İyi örnek: “700 kelimelik, H2 başlıklı, giriş ve sonuç bölümü olan, yeni başlayanlara yönelik bir yapay zekâ rehberi yaz.”

3) Format Belirtme (Output Format)

Üçüncü adımda, çıktının hangi biçimde gelmesini istediğimizi söyleriz. Bu sayede sonuç doğrudan kullanılabilir hâle gelir.

Blog yazısı
Maddeli liste
Tablo
Kod bloğu
Soru–cevap formatı

4) Kriterler ve Sınırlar (Constraints)

Son aşamada, modelin uyması gereken kuralları netleştiririz. Bu adım da prompt mühendisliği içinde kritik öneme sahiptir.

Sade Türkçe kullan.
Gereksiz tekrar yapma.
800 kelimeyi geçme.
Başlıklarda teknik terimleri açıkla.

Prompt Mühendisliği İçin Altın Formül

Yukarıdaki dört adımı akılda tutmak için basit bir formül kullanabiliriz.
Bu formül, ChatGPT, Claude, Gemini ve diğer pek çok modelde rahatlıkla uygulanabilir:

ROL + GÖREV + FORMAT + KRİTERLER + KONU

Örnek bir birleşik prompt şu şekilde olabilir:

Sen inf8.com.tr için çalışan deneyimli bir içerik editörüsün.
Görev: Prompt mühendisliği hakkında 800 kelimelik bir eğitim yazısı oluştur.
Format: H2 ve H3 başlıklar, maddeli listeler, örnek prompt blokları.
Kriterler: Sade Türkçe kullan, tekrar etme, sonunda 5 maddelik özet ekle.
Konu: Prompt mühendisliğine giriş ve temel teknikler.

Prompt Mühendisliği İçin Profesyonel İpuçları

Temel yapıyı öğrendikten sonra, çıktılarınızı daha da güçlendirmek için şu profesyonel ipuçlarını kullanabilirsiniz:

Aynı görevi farklı şekillerde yazarak A/B testleri yapın ve en iyi sonucu veren promptu saklayın.
Zayıf çıktıları sildiğinizde, “Bu cevabı geliştirmek için senden şunları yapmanı istiyorum…” diyerek modeli revizyona yönlendirin.
Kendi işiniz için tekrar tekrar kullanabileceğiniz prompt şablonları oluşturun; bu, gerçek anlamda verimli prompt mühendisliği demektir.
Uzun çıktılarda “Önce sadece başlıkları üret, sonra her başlığı tek tek açalım.” gibi adımlı komutlar verin.

İlginizi Çekebilir AI Hallucinasyonlarını Azaltan Prompt Çerçeveleri (STEP, TREE, CRISP)

İyi Prompt – Kötü Prompt Karşılaştırması

Kötü Prompt Örneği

ChatGPT hakkında bilgi ver.

İyi Prompt Örneği

Sen yapay zekâ alanında uzman bir eğitmensin.
Görev: Yeni başlayanlara ChatGPT’yi açıklayan 500 kelimelik bir rehber yaz.
Format: Giriş, 3 alt başlık ve sonuç bölümü kullan.
Kriterler: Teknik terimleri sade açıklamalarla destekle, liste formatı ekle.

Bu iki örnek arasındaki fark, prompt mühendisliği düzeyinizi doğrudan gösterir.
Model aynı olmasına rağmen sonuçların kalitesi tamamen komut yapısına bağlıdır.

Harici Kaynaklar (Dış Bağlantılar)

Daha derinlemesine teknik detaylar için şu kaynaklara göz atabilirsiniz:

İlgili İçerikler (İç Bağlantılar)

Prompt mühendisliği konusunda kendinizi geliştirmek için inf8.com.tr üzerindeki diğer içeriklere de göz atmayı unutmayın:

Bu İçerikte Ne Öğrendik?

Prompt mühendisliği, yapay zekâdan alınan sonucun kalitesini belirleyen kritik bir beceridir.
Güçlü bir prompt; rol, görev, format ve kriterlerden oluşur.
Altın formül: ROL + GÖREV + FORMAT + KRİTERLER + KONU.
İyi ve kötü prompt örneklerini kıyaslayarak kendi komutlarınızı geliştirebilirsiniz.
Düzenli pratik yaparak, kısa sürede profesyonel seviyede prompt mühendisliği yapmanız mümkündür.

Fatih Olcay

Fatih Olcay, yapay zekâ teknolojileri, büyük dil modelleri (LLM), Midjourney, DeepSeek, Gemini ve üretken yapay zekâ sistemleri üzerine uzmanlaşmış bir içerik üreticisi ve teknoloji editörüdür. inf8.com.tr’de AI haberleri, model güncellemeleri, teknik analizler ve prompt mühendisliği üzerine yazılar üretmektedir.