Prompt'ları nerede saklamalıyım?

Prompt Şablonu Tasarlama ve Versiyonlama

Üretim seviyesi prompt'lar yazılım gibi yönetilmelidir: şablon, parametre, versiyon, test, monitoring. Bu derste prompt'ları kod gibi disiplinli yönetmeyi öğreneceğiz.

Şükrü Yusuf KAYA

13 dakikalık okuma

13.05.2026

Orta

Prompt template yaşam döngüsü: yaz, test et, dağıt, izle, geri besle

Bu derste

Prompt'u kod gibi yönetmek isteyen ekipler için: şablon dili, parametre yönetimi, semver, A/B test, eval, izleme.

Promptları Kod Gibi Yönet

Üretimde prompt'lar üç sebeple kod gibi disiplinli yönetilmelidir:

Tekrarlanabilirlik — Aynı prompt hep aynı sonucu vermeli.
Hesap verebilirlik — "Bu cevap hangi sürümden geldi?"
Geliştirme döngüsü — Yeni sürüm geçişi güvenli olmalı.

Bu yüzden prompt'ları template + parameter olarak ayır, semver'le (örn.

v1.3.2

) etiketle ve test setiyle doğrula.

Prompt yaşam döngüsü: yaz → test et → review → dağıt → izle → geri besle — Prompt yaşam döngüsü.

Şablon Dili Seçimi#

Şablon motoru, parametre yerleşimini standartlaştırır. Yaygın seçimler:

<role>{{ role }}</role>

<context>
{{ context }}
</context>

<task>{{ task }}</task>

{% if examples %}
<examples>
{% for ex in examples %}
  <example>
    <input>{{ ex.input }}</input>
    <output>{{ ex.output }}</output>
  </example>
{% endfor %}
</examples>
{% endif %}

<input>{{ user_input }}</input>

Versiyon Yönetimi#

Prompt'lar semver'le takip edilmelidir:

MAJOR (v2.0.0): Davranışı kıran değişiklik. Çağıran kodun da güncellenmesi gerekir.
MINOR (v1.4.0): Geriye dönük uyumlu yetenek eklendi. Yeni alanlar, yeni few-shot.
PATCH (v1.4.1): Yazım, ton, küçük örnek değişimi. Tüm eski cevaplar hala geçerli.

Her sürümü registry'de sakla: bir Mongo koleksiyonu, bir git repo, ya da Anthropic console üzerindeki "Prompt Library".

yaml

# prompts/support_classifier.yaml
id: support_classifier
version: 1.4.1
owner: support_team
created_at: 2026-04-12
updated_at: 2026-05-08
model: claude-sonnet-4-6
temperature: 0.0
max_tokens: 256
system_prompt: |
  Sen müşteri destek bileti sınıflandırıcısısın.
  Sadece geçerli bir JSON cevap ver.
parameters:
  - name: user_message
    type: string
  - name: history
    type: array
    items: string
test_set:
  - id: t-001
    input:
      user_message: "şifremi unuttum"
    expected:
      category: "auth"
  - id: t-002
    input:
      user_message: "kredi kartım reddedildi"
    expected:
      category: "billing"

Üretim seviyesi prompt artifact'i — sürüm + parametre + test seti.

A/B Test ve Eval#

Yeni prompt sürümünü canlıya almadan eval seti üzerinde dene. Eval setinin %95'i geçmeden ve insan onayı verilmeden production'a alma.

Üretimde A/B test:

%10 trafiği yeni sürüme yönlendir.
Anahtar metriklerde (CSAT, çözüm süresi, halüsinasyon oranı) regresyon yoksa %50'ye, sonra %100'e ölçeklendir.
Regresyonda otomatik rollback.

python

import random
 
def get_prompt_version(user_id: str, rollout_percent: float = 0.1) -> str:
    """Stable A/B routing — aynı user her zaman aynı sürümü görsün."""
    h = hash(user_id) % 1000
    return "v1.4.1" if h / 1000 < rollout_percent else "v1.4.0"
 
users = [f"u{i:04d}" for i in range(20)]
for u in users:
    print(u, "→", get_prompt_version(u, 0.2))

Stable hash-based A/B routing — basit ama güçlü.

Boşluk doldur · text

Üretim prompt'ları kod gibi yönetilmelidir: _____ , parametre, _____ ve eval. Davranışı kıran değişiklikler _____ versiyon yükseltmesi gerektirir. Yeni sürümü canlıya almadan _____ test ile dene.

Quiz

Bu modülü değerlendirme zamanı

Buraya kadar öğrendiklerini quiz ile pekiştir. Süreli, puanlı ve geri bildirimli bir değerlendirmedir.

Quiz'e başla

Modül 2 — Tamam!#

Bu modülde Claude'la nasıl konuşulduğunu temelden öğrendin: prompt'un dört kemiği, spesifiklik, few-shot, CoT, XML ve şablon yönetimi. Modül 3'te ileri tekniklere geçiyoruz: persona tasarımı, output format kontrolü, çoklu adım görev ayrıştırma ve token ekonomisi.

Sık Sorulan Sorular

Küçük takımlar için git repo + YAML/Markdown ideal. Daha büyük ekipler için 'prompt registry' tablosu (PostgreSQL/Mongo) + admin panelinden gerçek zamanlı değişiklik. Anthropic console'un Prompt Library'si de kullanılabilir.

Yorumlar & Soru-Cevap

(0)

Yorum yazmak için giriş yap.

Yorumlar yükleniyor...

İlgili İçerikler

3. İleri Prompt Teknikleri

Bağlantılı Pillar Konular

Bu yazının bağlandığı pillar konular

Pillar Konusu

Prompt ve Bağlam Mühendisliği

Prompt mühendisliği; büyük dil modelinden tutarlı, doğru ve maliyet-verimli çıktı almak için talimatların, örneklerin, bağlamın ve format kontrolünün bilimsel olarak tasarlandığı uygulamalı disiplindir.