Chain-of-Thought (CoT) Prompting 2026: Türkçe Derin Teknik Rehber — Akademiden Pratiğe

## 1. Giriş: CoT Nedir, Neden Devrim? ### 1.1 CoT'nin Devrim Niteliği 2022'ye kadar LLM'ler matematik problemlerinde **çok zayıftı**: **Aynı modelde sadece prompt tekniği değiştirilince performans 4 kat arttı.** Bu, hesaplama ek maliyeti gerekmeden yapay zekayı daha güçlü hale getirme yöntemi keşfetmek anlamına geliyordu. ### 1.2 Bu Rehberin 7 Farkı (1) **Tüm akademik temellerle** — Wei 2022, Kojima 2022, Wang 2022 papers detaylı (2) **6 CoT varyantı detayı** — sadece basit "step by step" değil tüm varyantlar (3) **35+ Türkçe pratik örnek** — matematik + mantık + iş + hukuk + kod (4) **Model-spesifik davranış** — GPT-5 / Claude 4.6 / Gemini / o3 farkları (5) **Ne zaman KULLANMA bilgisi** — overhead etmek önemli (6) **Türkçe-spesifik tuzaklar** — bilginiz olsa İngilizce'de görmediğiniz (7) **Production maliyet analizi** — token usage matematiği ## 2. Akademik Temeller ### 2.1 Wei et al. 2022 — Orijinal CoT Paper **Paper:** "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" (Wei, Wang, Schuurmans, Bosma, Ichter, Xia, Chi, Le, Zhou — Google Brain — NeurIPS 2022) **Ana keşif:** Few-shot örneklerin içine **muhakeme adımları** eklemek, LLM'in kendi düşüncesini açıkça yazmasını teşvik ediyor. **Klasik prompt (No CoT):** Q: Roger'ın 5 tenis topu var. 2 kutu daha aldı, her kutuda 3 top. Toplam kaç top var? A: 11. **CoT prompt:** Q: Roger'ın 5 tenis topu var. 2 kutu daha aldı, her kutuda 3 top. Toplam kaç top var? A: Roger 5 topla başladı. 2 kutu × 3 top = 6 yeni top. 5 + 6 = 11. Cevap 11. İkinci promptta model SADECE CEVABA değil, **adım adım akıl yürütmeye** maruz kalıyor. Sonra benzer bir soruda kendi düşüncesini de açıkça yazıyor. ### 2.2 Kojima et al. 2022 — Zero-Shot CoT **Paper:** "Large Language Models are Zero-Shot Reasoners" (Kojima, Gu, Reid, Matsuo, Iwasawa — University of Tokyo + Google Research — NeurIPS 2022) **Magic phrase keşfi:** "Let's think step by step" / Türkçe karşılığı "Adım adım düşünelim" eklemek, ZERO-SHOT (örnek olmadan) CoT'yi tetikliyor. **Pratik anlam:** "Adım adım düşün" eklemek bile %20-30 performans artışı. ### 2.3 Wang et al. 2022 — Self-Consistency **Paper:** "Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning" (Wang, Wei, Schuurmans et al. — Google Brain — ICLR 2023) **Konsept:** Tek bir CoT cevabı yerine, **çoklu CoT örnekleri** üret (genelde 5-40), ardından **majority voting** ile cevap seç. Örnek: - Aynı soru → 20 farklı CoT çıktısı - 17 tanesi "11" diyor, 3 tanesi "12" diyor - Sonuç: 11 (majority) Bu yöntem **error correction** sağlıyor — bir CoT yanlış adım atsa bile, çoklu örnekler doğruyu bulur. ### 2.4 Yao et al. 2023 — Tree of Thoughts (ToT) **Paper:** "Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models" (Yao, Yu, Zhao, Shafran, Griffiths, Cao, Narasimhan — Princeton + Google — NeurIPS 2023) **Konsept:** CoT lineer (tek zincir) — ToT ağaç yapısı (paralel zincirler + branching). Örnek (Game of 24): - Sayılar: 4, 9, 10, 13 - 24'e nasıl ulaşırsın? Tree of Thoughts yaklaşımı: 1. Step 1: Birkaç farklı ilk hareket dene (root → children) 2. Her child için: değerlendir (close to 24? feasible?) 3. Promising children'ı genişlet 4. Backtrack: çıkmaza girdiyse geri dön **Sonuç:** Game of 24'te GPT-4 No CoT %4 başarı vs ToT %74. ### 2.5 Besta et al. 2024 — Graph of Thoughts (GoT) **Paper:** "Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models" (Besta et al. — ETH Zurich — AAAI 2024) **Konsept:** ToT ağaç → GoT grafik. Düşünceler birbirine bağlanabilir, birleşebilir, geri dönebilir. Use case: Karmaşık planlama, scheduling, multi-hop reasoning. ### 2.6 Zhang et al. 2022 — Auto-CoT **Paper:** "Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models" (Zhang, Zhang, Li, Smola — AWS + UCSB — ICLR 2023) **Konsept:** Manuel CoT örnekleri yazmak yerine, **otomatik üretmek**: 1. Test sorusuna en benzer soruları cluster'la 2. Her cluster'dan örnek seç 3. Zero-shot CoT ile bu örneklere muhakeme üret 4. Bu otomatik örnekleri few-shot olarak kullan **Avantaj:** Manuel emek azalır, herhangi domain'e adapte olur. ## 3. 6 CoT Varyantı Detaylı Karşılaştırması ### 3.1 Hangi Varyantı Ne Zaman? **Zero-Shot CoT:** "Adım adım düşün" yeterli olduğunda. Maliyet duyarlı production, hızlı prototyping. **Few-Shot CoT:** Domain-specific (hukuk, finans, medikal) accuracy gerektiğinde. 3-5 quality örnek hazırla. **Self-Consistency:** Doğruluk maliyet üstünde olduğunda (medikal, hukuki, finansal). 10-20 örnek + majority voting. **Tree-of-Thoughts:** Çok adımlı planlama, oyun (Sudoku, satranç), arama gerektiren problemler. **Graph-of-Thoughts:** Multi-step task ile geri besleme döngüleri. Research, complex code generation. **Auto-CoT:** Yeni domain'e hızlı adapte. Manuel örnek hazırlama maliyetinden kaçınmak. ## 4. 2024-2026: Native Reasoning Çağı ### 4.1 OpenAI o1 / o3 — Native Chain of Thought OpenAI'nın o1 (Eylül 2024) ve o3 (Aralık 2024) modelleri **modele entegre CoT** içeriyor: (1) **Test-time compute** — model cevap vermeden önce 'thinking tokens' üretiyor. Saniyeler ile dakikalar arası. (2) **Reasoning tokens kullanıcıya gösterilmiyor** — özet versiyon var ama detay gizli. (3) **Daha pahalı ama daha doğru** — GSM8K %99, AIME 2024 %96, IMO matematik olympiyat seviyesi. (4) **Otomatik tetikleniyor** — kullanıcının "adım adım düşün" yazmasına gerek yok, model otonom karar veriyor. (5) **Aynı paradigma:** Claude 3.5/4 extended thinking, Gemini 2.5 Pro Deep Thinking, DeepSeek R1. ### 4.2 Native Reasoning vs Prompt CoT — Hala İhtiyaç Var mı? (1) **Maliyet kontrolü** — o3/Claude extended thinking PAHALI ($60-200 / 1M token). Basit görevlerde standart model + CoT yeterli. (2) **Kontrol** — native reasoning içeride black-box. Prompt CoT görünür, debug edilebilir. (3) **Tek-shot olmayan modeller** — küçük modeller (GPT-4o mini, Claude Haiku, Gemini Flash) native reasoning yok. Prompt CoT zorunlu. (4) **Self-host modeller** — Llama, Mistral, Qwen self-host'ta CoT prompting hala lider tekniği. (5) **Karşılaştırma** — A/B test, evaluation için açık CoT şart. ### 4.3 2026 Model Davranışları ## 5. Türkçe CoT — Özel Konular ### 5.1 Türkçe "Adım Adım Düşün" Trigger Phrase'leri İngilizce'de Kojima'nın "Let's think step by step" magic phrase'i var. Türkçe için çoklu varyant: ### 5.2 Türkçe-Spesifik Tuzaklar **(1) Model İngilizce düşünüyor, Türkçe yazıyor** — Bazı durumlarda Claude/GPT iç muhakemeyi İngilizce yapıp Türkçe çıktı veriyor. "TÜRKÇE düşün ve TÜRKÇE açıkla" eklemek önemli. **(2) Sondan eklemeli yapı + CoT** — Türkçe'nin sondan eklemeli yapısı uzun düşünce zincirlerinde modeli karıştırabilir. Kısa cümlelerle zincir kur. **(3) Resmi vs samimi ton** — "Adım adım düşünelim" samimi. "Adım adım inceleyiniz" resmi. Hedef kitlene göre seç. **(4) Türkçe matematik notasyonu** — Türkçe'de virgül ondalık ayırıcı, nokta bin ayracı: "1.500,75 TL". Model bazen karıştırır. Format'ta belirt: "Türk sayı formatı kullan". **(5) Türkçe karakter (ş, ç, ğ, ı, ö, ü) tutarsızlığı** — Uzun CoT'da bazen "şirket" yerine "sirket" görürsün. "Tam Türkçe karakter kullan" ek talimat. ## 6. 35+ Türkçe CoT Pratik Örnek ### 6.1 Matematik Problemi (1-7) #### Örnek 1: Faiz Hesaplama **Soru:** Ahmet Bey 100.000 TL'yi yıllık %15 faizle bankaya yatırdı. 3 yıl sonra bileşik faiz ile ne kadar olur? **Zero-Shot CoT prompt:** "Yukarıdaki problemi adım adım düşünerek çöz. Her formülü açıkla." **Beklenen model çıktısı:** Adım 1: Bileşik faiz formülü A = P(1 + r)^n Adım 2: P = 100.000 TL, r = 0,15, n = 3 Adım 3: A = 100.000 × (1,15)^3 Adım 4: (1,15)^3 = 1,520875 Adım 5: A = 100.000 × 1,520875 = 152.087,50 TL **Cevap:** 3 yıl sonra 152.087,50 TL. --- #### Örnek 2: Yüzde Hesaplama (KDV) **Soru:** Bir ürün 1.200 TL (KDV dahil). KDV oranı %20. KDV hariç fiyat nedir? **CoT prompt:** "Adım adım çöz. KDV mantığını açıkla." **Beklenen çıktı:** Adım 1: KDV dahil fiyat = KDV hariç × (1 + %20) = KDV hariç × 1,20 Adım 2: 1.200 = KDV hariç × 1,20 Adım 3: KDV hariç = 1.200 / 1,20 = 1.000 TL Adım 4: KDV tutarı = 1.000 × 0,20 = 200 TL **Cevap:** KDV hariç 1.000 TL, KDV 200 TL. --- #### Örnek 3: Olasılık Hesabı **Soru:** Bir bidonda 5 kırmızı, 3 mavi top var. Aynı anda 2 top çekiliyor. İkisinin de kırmızı olma olasılığı nedir? **CoT prompt:** "Adım adım çöz, kombinasyon formülünü açıkla." Adım 1: Toplam top = 8 Adım 2: 2 kırmızı seçme: C(5,2) = 10 Adım 3: 2 top seçme: C(8,2) = 28 Adım 4: Olasılık = 10/28 = 5/14 ≈ 0,357 **Cevap:** Yaklaşık %35,7. --- #### Örnek 4: Üçgende Açı **Soru:** Bir üçgenin iki iç açısı 50° ve 70°. Üçüncü iç açı kaç derecedir? **CoT prompt:** "Bir üçgenin iç açıları toplamı ne olduğunu hatırla, sonra hesapla." Adım 1: Bir üçgenin iç açıları toplamı 180°. Adım 2: 180 - 50 - 70 = 60° **Cevap:** 60°. --- #### Örnek 5: Aritmetik Dizi **Soru:** 2, 5, 8, 11, ... dizisinin 20. terimi kaçtır? **CoT prompt:** "Genel terim formülünü çıkar, sonra hesapla." Adım 1: İlk terim a₁ = 2, ortak fark d = 3 Adım 2: Genel terim: aₙ = a₁ + (n-1)d = 2 + (n-1)×3 Adım 3: a₂₀ = 2 + 19×3 = 2 + 57 = 59 **Cevap:** 59. --- #### Örnek 6: Kar Hesabı **Soru:** Bir şirket ürünü 80 TL'den alıp 100 TL'den satıyor. Kar yüzdesi ne kadar? **CoT prompt:** "Maliyet üzerine kar yüzdesi formülünü kullan." Adım 1: Kar = 100 - 80 = 20 TL Adım 2: Maliyet üzerine kar oranı = Kar / Maliyet × 100 Adım 3: = 20 / 80 × 100 = %25 **Cevap:** %25 kar. --- #### Örnek 7: Hız-Mesafe-Zaman **Soru:** İstanbul-Ankara arası 450 km. Bir otomobil ortalama 90 km/saat hızla giderse kaç saatte varır? **CoT prompt:** "Hız-mesafe-zaman ilişkisini hatırla, hesapla." Adım 1: Zaman = Mesafe / Hız Adım 2: Zaman = 450 / 90 = 5 saat **Cevap:** 5 saat. ### 6.2 Mantık Bulmacaları (8-12) #### Örnek 8: Klasik Mantık Bulmacası **Soru:** Tüm kuşlar uçar. Penguenler kuştur. Penguenler uçar mı? **CoT prompt:** "Bu önermenin doğruluğunu adım adım değerlendir. Gerçek dünya bilgisini de kullan." Adım 1: Tümdengelim (deductive logic) açısından önermeden sonuç çıkar: Tüm kuşlar uçar + Penguenler kuştur → Penguenler uçar. Adım 2: AMA gerçek dünya bilgisi: Penguenler UÇMAZ. Adım 3: Çelişki: ilk önerme yanlış (tüm kuşlar uçmaz — istisnalar var). **Cevap:** Mantıksal olarak çıkarım doğru görünür ama gerçek dünyada penguenler uçmaz. İlk önerme hatalıdır. --- #### Örnek 9: Yaş Problemi **Soru:** Ahmet'in yaşı, kardeşi Mert'in 3 katı. Birlikte 40 yaşındalar. Her birinin yaşı kaçtır? **CoT prompt:** "Denklemler kur, çöz." Adım 1: Mert = x, Ahmet = 3x Adım 2: x + 3x = 40 Adım 3: 4x = 40, x = 10 Adım 4: Mert = 10, Ahmet = 30 **Cevap:** Mert 10, Ahmet 30. --- #### Örnek 10: Tarih Problemi **Soru:** Bugün Salı. 100 gün sonra hangi gün olur? **CoT prompt:** "Mod 7 (haftanın günleri) kullanarak hesapla." Adım 1: Bir haftada 7 gün var. Adım 2: 100 / 7 = 14 tam hafta + 2 gün artar. Adım 3: Salı + 2 gün = Perşembe. **Cevap:** Perşembe. --- #### Örnek 11: Mantık Bulmacası — Şapka **Soru:** 3 kişi (A, B, C) var. Her birine kırmızı veya mavi şapka takılıyor. Her biri diğer ikisinin şapkasını görür ama kendisininkini görmez. Hiç kimse konuşmuyor. A "Şapkamın rengini bilmiyorum" diyor. B "Bilmiyorum" diyor. C "Biliyorum, kırmızı" diyor. Hangisi mantıklı? **CoT prompt:** "Her kişinin gözünden adım adım düşün." Adım 1: A "bilmiyorum" demeden önce B + C'ye bakıyor. Eğer ikisi de mavi olsaydı, mümkün varyasyonlardan kendi durumunu bulmaya çalışırdı. Bilemediği için, B+C'nin durumundan kendisininkini saptayamıyor (yeterli bilgi yok). Adım 2: B "bilmiyorum" diyor. B, A+C'yi görür. A'nın "bilmiyorum" demesinden çıkarım yapar: A "bilmiyor" demek çoğunlukla ipucu vermez ama "bilemediğinden" emin demektir. Adım 3: C, A'nın ve B'nin durumlarına bakarak ipucu çıkartır. Mantık: A bilmediğine göre B+C'de en az 1 kırmızı vardı (eğer ikisi de mavi olsaydı, A kendinin de kırmızı olmasına yakın hipotez kurabilirdi — ama bu detayda mantık karmaşıklaşır). (Bu bulmacanın TAM doğru çözümü "induction with knowledge of others' uncertainty" gerektirir — model bu karmaşıklığa belki ulaşır belki ulaşmaz) --- #### Örnek 12: Olasılık Sınama **Soru:** Bir torbada 2 madeni para var. Biri yazı-tura, diğeri çift yazılı (her iki tarafta yazı). Rastgele bir madeni para çekiyoruz ve bir tarafına bakıyoruz — yazı. Diğer tarafının da yazı olma olasılığı nedir? **CoT prompt:** "Bayes teoremini kullan." Adım 1: 3 olası "yazı" yüzü var: (a) çift yazılı paranın 1. yüzü, (b) çift yazılı paranın 2. yüzü, (c) yazı-tura paranın yazı yüzü. Adım 2: 3 yazı yüzünden 2'si çift yazılı paraya ait. Adım 3: Diğer tarafının da yazı olma olasılığı = 2/3. **Cevap:** 2/3. ### 6.3 İş Analizi (13-17) #### Örnek 13: SWOT Analizi **Soru:** Türk e-ticaret startup'ı (3 yıl, ₺50M ciro, 30 çalışan) için SWOT analizi yap. Adım adım düşün. **CoT prompt:** "Önce şirketin durumunu analiz et. Sonra 4 quadrant'ı sırayla doldur, her madde için gerekçe ver." Adım 1: Şirket durumu — KOBİ büyüklük, gelir orta, ekip küçük. Türk e-ticaret pazarı: Trendyol/Hepsiburada/Getir dominant. Adım 2: Strengths (İç + Pozitif) - Çevik yapı (30 kişi) — hızlı karar - ₺50M ciro — operating breakeven yakın - 3 yıl tecrübe — ürün-pazar uyum kanıtlı Adım 3: Weaknesses (İç + Negatif) - Marka tanınırlık düşük (vs Trendyol) - Bütçe kısıtlı (büyük marketing yatırımı yok) - Tek kanal (mobil-only?) Adım 4: Opportunities (Dış + Pozitif) - Türk e-ticaret hala büyüyor (yıllık %20-30) - AI/personalization fırsatı - Niş pazarlar (premium, B2B) Adım 5: Threats (Dış + Negatif) - Trendyol/Hepsiburada rekabet - KVKK + Türk Lirası kur riski - Ekonomik daralma → tüketici harcamaları düşüş --- #### Örnek 14: Strateji Kararı **Soru:** "İki yeni Pazar açmayı planlıyoruz: Almanya ve BAE. Hangisi öncelik olmalı?" Adım adım analiz et. **CoT prompt:** "Her iki Pazar için 5 kriter değerlendirme tablosu çıkar." Adım 1: Kriterler tanımla — (1) pazar büyüklüğü, (2) rekabet seviyesi, (3) düzenleyici karmaşıklık, (4) lojistik mesafe, (5) Türk diasporası varlığı. Adım 2: Almanya değerlendirme - Pazar büyüklüğü: 5/5 (€100B+ e-commerce) - Rekabet: 2/5 (Amazon, Otto dominant) - Düzenleyici: 2/5 (EU AI Act, GDPR, Almanca dil) - Lojistik: 4/5 (DHL altyapı güçlü) - Türk diasporası: 5/5 (3M+ Türk) - Toplam: 18/25 Adım 3: BAE değerlendirme - Pazar büyüklüğü: 3/5 ($20B e-commerce) - Rekabet: 3/5 (Noon, Amazon.ae) - Düzenleyici: 3/5 (orta zorluk) - Lojistik: 3/5 (Dubai hub güçlü) - Türk diasporası: 2/5 (sınırlı) - Toplam: 14/25 Adım 4: Karar — Almanya öncelik (18/25 vs 14/25). Türk diasporası özellikle güçlü. --- #### Örnek 15: Bütçe Allokasyon **Soru:** ₺1M pazarlama bütçesi var. SEO, paid ads, content, events, influencer'a nasıl dağıtmalıyım? **CoT prompt:** "Her kanalın ROI tipini düşün, B2B SaaS için optimum dağılım öner." Adım 1: Her kanalın özelliği - SEO: long-term, yüksek ROI ama yavaş - Paid ads: hızlı sonuç, ölçülebilir, drying cost - Content: SEO + thought leadership, orta vade - Events: networking + brand, yüksek maliyet - Influencer: brand + lead, sektöre bağlı Adım 2: B2B SaaS için ideal mix - SEO + content: %35 (uzun vadeli investment) - Paid ads: %30 (acil ROI) - Events: %20 (B2B kritik) - Influencer: %10 (B2B'de düşük) - Reserve: %5 (test new channels) Adım 3: ₺1M dağılım - SEO + content: ₺350K - Paid ads: ₺300K - Events: ₺200K - Influencer: ₺100K - Reserve: ₺50K **Cevap:** Yukarıdaki dağılım B2B SaaS için optimum. --- #### Örnek 16: Fiyatlandırma Stratejisi **Soru:** SaaS ürünüm için pricing stratejisi belirleyeceğim. 3 tier önereceğim. Adım adım düşün. **CoT prompt:** "Önce hedef kitle, sonra value-based pricing principles uygula." Adım 1: Hedef kitle — KOBİ (10-50 kişi), orta şirket (50-250), enterprise (250+). Adım 2: Her tier için pain point + willingness to pay - KOBİ: bütçe sıkı, basit feature → ₺500-2.000/ay - Orta: scaling sorunları, integrations → ₺2.000-10.000/ay - Enterprise: customization, SSO, dedicated support → ₺10.000+/ay Adım 3: Feature differentiation - KOBİ: 5 kullanıcı, temel features - Orta: 50 kullanıcı, API, integrations - Enterprise: sınırsız, SSO/SCIM, dedicated CSM Adım 4: Pricing anchor + psychology - En düşük tier "ucuz" görünmemeli (perceived value) - Orta tier "sweet spot" — %60 müşteri buraya - Enterprise "custom" — sales-led Adım 5: Final tier - Starter: ₺1.499/ay - Pro: ₺4.999/ay (recommended) - Enterprise: Custom --- #### Örnek 17: Kompetitif Analiz **Soru:** 3 ana rakibimi analiz et. Hangi alanlarda saldırabilirim? **CoT prompt:** "Her rakip için strengths/weaknesses, sonra pozisyon haritası." Adım 1: Rakip A — Pazar lider, geniş feature set ama UI eski + maliyet yüksek Adım 2: Rakip B — Modern UI, çevik ama feature dar Adım 3: Rakip C — Niche specialist, derin features ama scaling sorunu Adım 4: Açık pazar boşlukları - Modern UI + geniş feature set (A'nın UI gap + B'nin feature gap) - Orta segment + scalable (B + C arası) - Türkçe localization + Türk pazar uyumu Adım 5: Saldırı vektörleri - Pozisyonlandırma: "Modern + comprehensive + Türk dostu" - Hedef segment: orta şirket (50-250) - Fiyat: A'nın altında %30, B'nin üstünde %20 ### 6.4 Hukuki Muhakeme (18-22) #### Örnek 18: KVKK Uyum Analizi **Soru:** Şirketim müşteri verisi topluyor (isim, e-posta, telefon, satın alma geçmişi). KVKK uyumu için ne yapmalıyım? **CoT prompt:** "KVKK Madde 5, 10, 11'i sırayla uygula." Adım 1: Veri işleme hukuki dayanağı (Madde 5) — Açık rıza VEYA sözleşmenin ifası VEYA meşru menfaat. Müşteri verisi → sözleşmenin ifası (satın alma) hukuki dayanak yeterli. Adım 2: Aydınlatma yükümlülüğü (Madde 10) — Veri sahibine aşağıdaki bilgileri ver: (1) Veri sorumlusu, (2) Hangi veriler, (3) Hangi amaç, (4) Hangi aktarımlar, (5) Hangi haklara sahip. Adım 3: Veri sahibi hakları (Madde 11) — Bilgi talep, düzeltme, silme, anonimleştirme, itiraz, KVK Kuruluna şikayet. Adım 4: Aksiyon planı - Web sitesinde Aydınlatma Metni yayınla - Onam mekanizması (checkbox, opt-in) - Müşteri talepleri için süreç kur (15 gün cevap) - Veri güvenliği (TLS, encryption) - VERBİS kayıt (50+ çalışanlık şirketler) --- #### Örnek 19: Sözleşme Maddesi Yorumlama **Soru:** Sözleşmemde "Tarafların kontrolü dışındaki olağanüstü haller (mücbir sebep) nedeniyle yapamama" yazıyor. COVID-19 mücbir sebep mi? **CoT prompt:** "Türk Borçlar Kanunu Madde 136 + 138 (imkansızlık) açısından analiz et." Adım 1: Mücbir sebep tanımı (Türk Borçlar Kanunu Madde 136) — Borçlunun kusuru olmayan, öngörülemeyen, kaçınılamaz olay. Adım 2: COVID-19 değerlendirme - Öngörülemez mi? 2020 başlangıçta evet, 2021+ tartışılır - Kaçınılamaz mı? Lockdown gibi resmi tedbirler → evet - Borçlunun kusuru var mı? Genelde yok Adım 3: İstisna durumları - Sözleşme COVID-19 dahil yazıyor mu? (modern sözleşmelerde pandemic clause) - İhtimal alternatif performance var mıydı? (remote work) Adım 4: Yargıtay içtihat — 2020-2021'de COVID-19 mücbir sebep kabul, sonrasında tartışılır. **Cevap:** İlk lockdown dönemi → büyük ihtimal mücbir sebep. 2022+ → vakaya göre değişir. ⚠️ **Hukuki uyarı:** Bu genel analizdir. Avukat danışmanlığı şarttır. --- #### Örnek 20: İş Kanunu Uyum **Soru:** Çalışanım uzaktan çalışıyor. Ofise dönüş emrini reddediyor. Geçerli sebep var mı? **CoT prompt:** "Türk İş Kanunu + İlgili Mevzuat'ı sırayla değerlendir." Adım 1: İş sözleşmesi ne diyor? — Uzaktan çalışma yazılı mı? Geçici mi kalıcı mı? Adım 2: Türk Borçlar Kanunu Madde 408 + İş Kanunu Madde 14 — İşveren çalışma koşullarını tek taraflı değiştiremez (çalışanın aleyhine). Adım 3: 6098 sayılı kanun + 4857 sayılı İş Kanunu uyumu - Sözleşmede "ofiste çalışma" yazıyorsa, ofiste çalışma asıldır - "Uzaktan çalışma" yazıyorsa, ofise dönüş değişiklik = çalışanın onayı gerek Adım 4: Çalışan ofise dönüşü reddederse — sözleşme şartına göre işveren ne yapabilir - İhtar (yazılı) - Performans uyarısı - Son çare: geçerli neden işten çıkarma (Madde 18) ⚠️ **Uyarı:** Esaslı değişiklik için çalışanın onayı şart. Tek taraflı zorlama tazminat sonuç doğurabilir. --- #### Örnek 21: Marka Tescil **Soru:** Yeni ürünüm "AINOVA" — markayı tescil ettirmek istiyorum. Hangi süreçleri izlemeliyim? **CoT prompt:** "Türk Patent ve Marka Kurumu (TÜRKPATENT) süreçlerini adım adım." Adım 1: Marka benzerlik araştırması (TÜRKPATENT online portal) - "AINOVA" + "AI NOVA" + "AINO" benzeri marka var mı kontrol - Sınıflar: 9 (yazılım), 42 (SaaS) öncelikli Adım 2: Başvuru hazırlığı - Form, sınıflandırma, logo (varsa) - Resmi ücret ödeme Adım 3: Yayın + itiraz dönemi (3 ay) - Marka resmi gazete'de yayınlanır - 3. taraflar itiraz edebilir Adım 4: Tescil belgesi (10 yıl geçerli, yenilenir) **Maliyet (2026 tahmini):** 1 sınıf ₺3.000-5.000, ek sınıflar ekstra. --- #### Örnek 22: Telif Hakkı + AI **Soru:** Midjourney ile ürettiğim görselleri ticari kullanabilir miyim? Telif kimde? **CoT prompt:** "ABD + Türk telif hukukunu + Midjourney ToS'i sırayla analiz et." Adım 1: Midjourney ToS — Pro ($60/ay) ve üzeri tier'ler tam ticari hak. Basic/Standard sınırlı (gelir $1M altı OK). Adım 2: Telif sahipliği - ABD U.S. Copyright Office (2022, 2023 kararları) — AI generated alone HAS NO COPYRIGHT. - Türkiye — Türk yargısı henüz net karar vermedi ama benzer yorum bekleniyor. Adım 3: Pratik sonuç - Generated görsel ticari kullanılabilir ama TELİFİ koruma altında değil - Başkası aynı görseli kullanırsa dava açamazsın - Pratik koruma: insan emeği ekle (post-process), unique brand marketing. Adım 4: Risk azaltma - ToS'i okuyarak doğru tier kullan - Ünlü kişi/marka logosu gibi 3. taraf hakkını ihlal eden output yok - Türk Borçlar Kanunu m.49 (kişilik hakları) ihlal etmemek ### 6.5 Kod Debug (23-27) #### Örnek 23: Python Hata Mesajı **Soru:** Python kodumda "TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable" hatası alıyorum. Nasıl debug ederim? **CoT prompt:** "Hatanın anlamını + olası nedenleri + debug stratejisini adım adım açıkla." Adım 1: Hata anlamı — 'NoneType' yani None değeri bir değişkene 'subscript' (örn [0]) uygulanıyor. Yani değişken None ve siz indexleme yapmaya çalışıyorsunuz. Adım 2: Olası nedenler - Fonksiyon None döndürüyor (return ifadesi unutuldu) - API çağrısı başarısız → None - Dictionary .get() default None değer Adım 3: Debug stratejisi - Hatadan önceki satıra print(type(degisken)) ekle - Pdb breakpoint ile inspect et - IDE debugger ile değişkeni izle Adım 4: Önerilen fix - None check: if degisken is not None: ... - Try-except wrap --- #### Örnek 24: SQL Optimization **Soru:** SQL sorgu yavaş çalışıyor (8 saniye), nasıl hızlandırabilirim? **CoT prompt:** "Önce sorgu pattern'i analiz et, sonra index/join/cache stratejileri sıralı uygula." Adım 1: Sorgu pattern — SELECT * mı? JOIN var mı? WHERE filtresi indexed sütunda mı? Adım 2: Quick wins - SELECT * yerine sadece gerekli sütunlar - WHERE'deki sütunlara index ekle - JOIN'lerde index kullanımı Adım 3: EXPLAIN ANALYZE çalıştır (PostgreSQL) - Hangi step yavaş? - Full table scan var mı? Adım 4: Optimization techniques (sıralı uygulanır) - Index ekle - Query rewrite (sub-query → JOIN) - Materialized view - Cache layer (Redis) - Database tuning (vacuum, statistics) --- #### Örnek 25: API Rate Limit Hatası **Soru:** OpenAI API çağrılarımda 429 Too Many Requests hatası alıyorum. Çözüm? **CoT prompt:** "Rate limit sınırlarını + retry stratejisini + cache mantığını adım adım." Adım 1: Hata anlamı — Tier'a göre Tokens Per Minute (TPM) veya Requests Per Minute (RPM) limit aşıldı. Adım 2: Mevcut limit kontrol - OpenAI dashboard → Limits sekmesinde TPM/RPM görünür - Hata mesajındaki retry-after header'ı Adım 3: Çözüm stratejileri (sıralı) - Exponential backoff retry (1, 2, 4, 8 saniye) - Request batching (10 sorgu birleşik 1 request) - Cache (Redis) — aynı prompt aynı cevap - Tier upgrade (Higher TPM) Adım 4: Production-grade çözüm - LangSmith + LangFuse rate limit tracking - Queue (Celery, BullMQ) - Backpressure (eskalasyon) --- #### Örnek 26: Memory Leak **Soru:** Python Flask app'imde memory sürekli artıyor, restart gerektiriyor. Nasıl tespit ederim? **CoT prompt:** "Memory leak tespit + profile + çözüm sıralı." Adım 1: Memory leak vs normal memory growth ayır - Sabit growth (her saat +50MB) → leak - Düzensiz spike → cache veya batch Adım 2: Profile (tools) - tracemalloc (Python built-in) - memory_profiler library - objgraph (object reference visualizer) - pympler (advanced analysis) Adım 3: Yaygın memory leak nedenleri - Global list/dict sürekli büyüyor (history, cache) - Circular reference (gc collect olmuyor) - File handle açık unutulmuş - Connection pool size yanlış Adım 4: Tespit + Fix - tracemalloc snapshot başlangıçta + 1 saat sonra → diff - Top 10 allocator'ı görüp düzelt - gc.collect() ile manuel garbage collect --- #### Örnek 27: CORS Hatası **Soru:** Frontend'den backend API'ye fetch atınca CORS hatası alıyorum. Nasıl çözerim? **CoT prompt:** "CORS mantığını + frontend/backend taraflarını + çözüm sırası açıkla." Adım 1: CORS nedir? — Cross-Origin Resource Sharing. Browser güvenliği — Origin A'dan Origin B'ye fetch için B'nin izin vermesi şart. Adım 2: Hatanın hangi tarafı? Browser console'da görürsün: - "Access-Control-Allow-Origin missing" → backend eksik - "Preflight failed" → OPTIONS request reddedildi Adım 3: Backend çözümleri - FastAPI: from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware - Express: app.use(cors()) - Spesifik origin: allow_origins=["https://example.com"] (production) Adım 4: Production best practice - * wildcard sadece development'ta - Production'da spesifik origin whitelist - Credentials varsa allow_credentials=True ### 6.6 Strateji + Planlama (28-32) #### Örnek 28: Pazarlama Kampanyası Planlama **Soru:** Yeni AI ürün lansmanı için 90 günlük pazarlama kampanyası planlayacağım. Adım adım nasıl olmalı? **CoT prompt:** "Funnel mantığı + 90 günlük plan + KPI'lar." Adım 1: Funnel aşaması belirleme - Awareness: 0-30 gün - Consideration: 30-60 gün - Conversion: 60-90 gün Adım 2: Kanal mix per aşama - Awareness: SEO, content, PR, sosyal media - Consideration: webinars, demo, case study - Conversion: email nurture, sales calls, free trial Adım 3: 90 günlük takvim - Hafta 1-4: Teaser content + lansman event - Hafta 5-8: Demo + webinar serisi - Hafta 9-12: Sales push + retargeting Adım 4: KPI'lar - Awareness: Reach, impressions, brand search - Consideration: Demo signup, content engagement, MQL - Conversion: SQL, customer acquisition, ARR added --- #### Örnek 29: Proje Risk Değerlendirme **Soru:** Yeni AI ürün projesi 6 ay sürecek, 5 kişilik takım, ₺2M bütçe. En büyük 5 risk nedir? **CoT prompt:** "Risk taxonomy + olasılık×etki + mitigation sırasıyla." Adım 1: Risk kategorileri - Teknik - İnsan kaynağı - Pazar - Bütçe - Yasal Adım 2: Her kategoride top risk - Teknik: AI hallucination + production quality (Olasılık Y, Etki Y) - İK: Senior dev ayrılması (O O, E Y) - Pazar: Rakip lansman önce (O Y, E O) - Bütçe: AI API maliyet aşımı (O O, E O) - Yasal: KVKK uyumsuzluk (O D, E Ç Y) Adım 3: Olasılık × Etki matris (1-5) - AI hallucination: 4×4 = 16 - KVKK: 2×5 = 10 - Senior dev: 3×4 = 12 - Rakip: 4×3 = 12 - Bütçe aşımı: 3×3 = 9 Adım 4: Mitigation - AI hallucination: Eval framework + human review + RAG citations - KVKK: DPO görüş, sözleşmeler, DPA - Senior dev: Knowledge transfer + redundancy - Rakip: Hızlı go-to-market + niche pozisyon - Bütçe: Aylık tracking + reserve %15 --- #### Örnek 30: Proje Milestone Belirleme **Soru:** 6 aylık SaaS proje için milestone'ları belirle. **CoT prompt:** "MVP first + iteration + launch + scale planı." Adım 1: Proje aşamaları - Discovery: Hafta 1-2 - MVP: Hafta 3-12 - Beta: Hafta 13-18 - Launch: Hafta 19-22 - Scale: Hafta 23-26 Adım 2: Milestone'lar - M1 (Hafta 2): Spec + design lock - M2 (Hafta 6): Core feature 1 (MVP-A) - M3 (Hafta 10): MVP complete - M4 (Hafta 14): Beta launch (50 user) - M5 (Hafta 18): Beta complete + iteration - M6 (Hafta 22): Public launch - M7 (Hafta 26): 1000 customer Adım 3: Acceptance criteria per milestone Adım 4: Risk check-in her milestone'da --- #### Örnek 31: Hiring Plan **Soru:** Şirketim 10 → 30 kişi büyüyecek 12 ay içinde. Hiring planı nasıl olmalı? **CoT prompt:** "Quarterly hiring + role priority + Türk pazar şartları." Adım 1: Mevcut yapı analiz — 10 kişi: 6 engineer, 2 product, 1 design, 1 sales Adım 2: 12 ay sonra hedef — 30 kişi - Engineering: 18 (multiple specialized) - Product: 4 - Design: 3 - Sales + Marketing: 3 - People + Finance: 2 Adım 3: Quarterly plan - Q1: 5 hire (2 senior eng, 1 PM, 1 designer, 1 sales) - Q2: 6 hire (3 eng, 1 PM, 1 marketing, 1 People ops) - Q3: 5 hire (3 eng, 1 design, 1 sales) - Q4: 4 hire (2 eng, 1 PM, 1 finance) Adım 4: Türk pazar gerçekleri - Senior AI Engineer rare (Trendyol/Getir rekabet) - 6-12 hafta hiring süre normal - Referral %30+ hire (Türk topluluğu) --- #### Örnek 32: Yıllık Hedef Belirleme **Soru:** SaaS şirketim için 2026 ana hedefler nasıl olmalı? Mevcut ARR ₺10M, MAU 5K. **CoT prompt:** "OKR framework + 3 ana objective + 9 key result." Adım 1: Genel strateji yön — Growth + retention + new market Adım 2: 3 ana Objective - O1: ARR 3x'lemek (₺10M → ₺30M) - O2: Müşteri retention iyileştirmek (NRR > %110) - O3: 2. pazar açmak (Almanya) Adım 3: Key results O1: ARR 3x - KR1.1: 200 yeni enterprise customer (mevcut 50) - KR1.2: ARPU %30 artış (price + upsell) - KR1.3: Churn rate %15 → %8 O2: Retention - KR2.1: NPS 30 → 50 - KR2.2: Onboarding completion %60 → %85 - KR2.3: Power user (DAU/MAU) %15 → %25 O3: Almanya - KR3.1: 10 enterprise pilot customer - KR3.2: Almanca localization + GDPR - KR3.3: ₺2M Almanya ARR Adım 4: Quarterly OKR tracking + adjust ### 6.7 Ek 8 Örnek (33-40+) #### Örnek 33: Self-Consistency Pratik Uygulama **Soru:** Bir matematik problemine 10 farklı muhakeme yolu üret, sonra majority voting yap. **Prompt (5+ seferden majority voting):** "Roger 5 topla başladı + 2 kutu × 3 = ..." Çoklu run (Temperature 1.0): - Run 1: 5 + 6 = 11 - Run 2: 5 + 6 = 11 - Run 3: 5 + 2×3 = 5 + 6 = 11 - Run 4: 2 kutu = 6 top, total = 5 + 6 = 11 - Run 5: 5 × 1 + 2 × 3 = 5 + 6 = 11 Majority vote: 11 (5/5). --- #### Örnek 34: Tree of Thoughts Örnek **Soru:** "İstanbul'da 1 günde 4 müze gezme planı yapın — Ayasofya, Topkapı, Mavi Cami, Yerebatan Sarnıcı." **Tree of Thoughts mantığı:** Adım 1: Root — başlangıç noktası seç - Branch A: Mavi Cami'den başla - Branch B: Ayasofya'dan başla - Branch C: Topkapı'dan başla Adım 2: Her branch için 2. müze - A → Ayasofya / Yerebatan - B → Mavi Cami / Yerebatan - C → Ayasofya / Yerebatan Adım 3: Her branchi değerlendir (yakınlık, sıra, mantıklı akış) - A1: Mavi Cami → Ayasofya → Yerebatan → Topkapı = OK - B1: Ayasofya → Mavi Cami → Yerebatan → Topkapı = mantıklı - C1: Topkapı → Ayasofya → Yerebatan → Mavi Cami = mantıklı Adım 4: En iyi rotayı seç (yürünme mesafesi, sırada açılış saatleri) **Cevap:** Ayasofya (sabah) → Mavi Cami → Yerebatan (öğleden sonra) → Topkapı (akşam). --- #### Örnek 35: Multi-Hop Reasoning **Soru:** Türk e-ticaret pazarı 2026'da ABD'den daha mı hızlı büyüyor? Niye? **CoT multi-hop:** Adım 1: Türk e-ticaret büyüme hızı — TÜBİSAD 2026 verisi: yıllık ~%25-30 Adım 2: ABD e-ticaret büyüme — eMarketer 2026: yıllık ~%8-10 Adım 3: Karşılaştırma — Türk pazarı 2-3x daha hızlı büyüyor Adım 4: Niye? Birden çok faktör - Penetrasyon farkı: ABD %80+ Türk %30 (hala büyüme alanı) - Mobile-first Türk pazarı - Yeni nesil tüketim (Z kuşağı) - Trendyol, Hepsiburada, Getir aggressive büyüme - KOBİ'lerin e-commerce'a geçişi devam ediyor **Cevap:** Evet, %2-3x daha hızlı. Düşük penetrasyon + agresif platforma + KOBİ digital transformation. ## 7. Ne Zaman CoT KULLANMA CoT her zaman daha iyi değil. Kullanmamalı durumlar: **(1) Tek-cümle factual recall** — "Türkiye'nin başkenti ne?" "Adım adım düşün..." gereksiz. **(2) Basit selamlama / sohbet** — "Merhaba, nasılsın?" CoT abartı. **(3) Yaratıcı yazım** — Şiir, hikaye, marketing copy için CoT yaratıcılığı düşürür. **(4) Hızlı + ucuz yanıt gerekli** — Production chatbot'ta her cevap 5x token kullanmak ekonomik değil. **(5) Tek-deterministik cevap** — Date conversion, currency exchange gibi tam belirlenmiş. **(6) Kullanıcının "uzun açıklama istemiyorum" dediği** — Müşteri "kısa cevap" istiyorsa CoT göstermek hatalı. **(7) Customer-facing UI** — CoT çıktısı kullanıcıya kafa karıştırıcı. Internal kullan, output'u sadeleştir. ## 8. Maliyet Analizi CoT 2-5x token kullanımı = 2-5x maliyet. **Pratik öneri:** Production'da maliyet hesaplama yap. Self-Consistency sadece kritik doğruluk için. ## 9. Agentik Sistemlerde CoT LangGraph, Anthropic SDK, Crew AI gibi agentik framework'lerde CoT entegrasyonu: ## 10. Sık Sorulanlar **Soru: 2026'da hala manuel CoT prompt mı yazmalıyım?** GPT-5/Claude 4.6 native reasoning sayesinde basit görevler için manuel CoT az lazım. AMA: - Self-host modeller (Llama, Mistral, Qwen) için ZORUNLU - Maliyet kritik production için (küçük model + CoT < büyük model) - Debug + observability için (görünür reasoning) - A/B test için - Specialized domain (hukuk, medikal) için yararlı **Soru: Türkçe CoT İngilizce'den ne kadar farklı?** Akademik kanıt çoğunlukla İngilizce. Türkçe'de %5-10 daha düşük accuracy görülebilir (model eğitim verisi az). "Türkçe düşün" eklemek + RBGFK çerçevesi farkı azaltır. **Soru: Hangi modele en iyi CoT cevap verir?** 2026 sıralama: o3 > Claude Opus 4 (extended thinking) > Claude Sonnet 4.6 > GPT-5 > Gemini 2.5 Pro > Llama 4 405B. **Soru: CoT vs RAG hangisini ne zaman?** CoT — muhakeme + multi-step RAG — bilgi getirme + grounding İkisi birleştirilir: RAG ile bilgi al, CoT ile akıl yürüt. "Önce belgeleri inceleye, sonra adım adım analiz et." **Soru: Self-Consistency için kaç sample yeterli?** Wang et al. paper'ında 40 sample optimal. Pratik: 10-20 sample %95 etkili, maliyet 4x az. **Soru: Tree-of-Thoughts framework kullanmaya değer mi?** Specialized problemler için EVET. General use için karmaşıklığı zor. LangGraph "subgraph" pattern ile ToT-benzeri akış kurulabilir. **Soru: CoT ile prompt injection güvenliği?** CoT prompt'ları daha uzun, prompt injection'a daha açık. Çözüm: system prompt'ta CoT, user input ayrı separate. Anthropic XML tags pattern güçlü. **Soru: Türk hukuki konularda CoT güvenli mi?** Hukuki cevap için CoT yararlı AMA model fact'lerden hata yapabilir. KESINLIKLE avukat onayı şart. CoT sadece düşünme yardımcısı. **Soru: Production'da CoT performansı nasıl monitör?** LangSmith / Helicone / Langfuse → token usage + latency tracking. Eval framework (Promptfoo, RAGAS) ile accuracy. **Soru: CoT öğrenmek için hangi kaynak en iyi?** Wei et al. 2022 paper (orijinal), Anthropic Prompt Engineering Guide, DAIR.AI Prompting Guide, Andrew Ng + Isa Fulford "ChatGPT Prompt Engineering" Coursera kursu. ## 11. Sonuç **3 ana çıkarım:** 1. **CoT 2022 keşfedildiğinden beri LLM muhakeme kalitesinde devrim yarattı** — 6 ana varyantı var, hepsi farklı use-case için. 2. **2026'da modern LLM'ler (o3, Claude Opus 4) native reasoning ile geldi** ama manuel CoT teknikleri özellikle self-host + maliyet kritik durumlarda hala değerli. 3. **Türkçe için 'Adım adım düşün' yeterli** ama agentik sistemlerde + Self-Consistency + Tree-of-Thoughts ile karmaşık akıl yürütme problemleri çözülebilir. **Bu hafta yapılacaklar:** (1) Bu rehberden 5 örneği kendi use case'ine adapte et. (2) Mevcut prompt'larınızı CoT ile geliştir (basit "step by step" ekle). (3) Self-Consistency dene — kritik bir karar için 5 farklı CoT çık + majority vote. (4) Token usage izle (maliyet trade-off).