Skip to content

İteratif İyileştirme: Loop Prompting Workflow'u

Tek seferde mükemmel çıktı yok. Üç turda %95 kaliteye nasıl ulaşırsın?

Şükrü Yusuf KAYA
9 min read
Intermediate
İteratif İyileştirme: Loop Prompting Workflow'u

Tek seferde mükemmel = Mit#

Dünya çapındaki yazarlar dahi ilk taslakta yazmaz. ChatGPT'den de tek seferde mükemmel çıktı bekleme.
3 Turlu Loop Prompting workflow'u:
  1. Tur 1: Geniş, kaba taslak iste
  2. Tur 2: Eksiklikleri tespit et, düzelttir
  3. Tur 3: Cilala (ton, format, son kontrol)
İteratif iyileştirme döngüsü.
İteratif iyileştirme — her tur farklı odaklı.
text · adım 1/3
Bana B2B SaaS lansmanı için 1500 kelimelik blog yazısı yaz.

Konu: "Veri Analizi Otomasyonu Neden Şirketinizi 10x Hızlandırır"
Hedef Kitle: 30-50 yaş CTO/VP Data
Format: Markdown, 3 ana bölüm, sonda CTA
Tur 1 — Geniş, kaba taslak. Çıktıyı oku, eksikleri not al.
💡 ChatGPT'nin branching özelliğini kullan
Her turda mesajını düzenleyip yeniden gönderebilirsin → eski sürüm 'branch' olarak saklanır. Bu A/B karşılaştırma için harika: aynı turun 2 farklı yorumunu deneyip iyisini seç.
Tur 1: Outline + ilk taslak Tur 2: İçerik gücü (veri, kaynak, somut örnek) Tur 3: Ton + akıcılık + başlık

Özet#

✓ İteratif iyileştirme = Tek seferde mükemmel beklemeyi bırakmak ✓ 3 turlu workflow: kaba taslak → eksik düzeltme → ton/format cilası ✓ Her turun net hedefi olsun ✓ Branching ile alternatifleri kaydet, A/B yap
Modül 3 tamamlandı 🎉 — Quiz seni bekliyor. Sonra Modül 4: İleri prompt mühendisliği.

Yorumlar & Soru-Cevap

(0)
Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...

Related Content

Modül 1: Başlangıç ve Temeller

ChatGPT Nedir? Tarihçe, Evrim ve Bugünün Manzarası

Start Learning
Modül 1: Başlangıç ve Temeller

Hesap Açma ve Plan Karşılaştırması: Free, Plus, Pro, Team, Enterprise

Start Learning
Modül 1: Başlangıç ve Temeller

Arayüz Anatomisi: Her Buton, Menü ve Ayar Açıklamalı

Start Learning

Connected pillar topics

Pillar topics this article maps to

Pillar Topic

Prompt and Context Engineering

Prompt engineering is the applied discipline of designing instructions, examples, context and output controls so that an LLM produces consistent, accurate and cost-efficient outputs.