{"id":31148,"date":"2025-10-06T10:03:37","date_gmt":"2025-10-06T07:03:37","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/akilli-yapay-zeka-istekleriyle-kodunuzu-nasil-super-sarj-edersiniz\/"},"modified":"2025-10-06T10:03:37","modified_gmt":"2025-10-06T07:03:37","slug":"akilli-yapay-zeka-istekleriyle-kodunuzu-nasil-super-sarj-edersiniz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/akilli-yapay-zeka-istekleriyle-kodunuzu-nasil-super-sarj-edersiniz\/","title":{"rendered":"Ak\u0131ll\u0131 Yapay Zeka \u0130stekleriyle Kodunuzu Nas\u0131l S\u00fcper \u015earj Edersiniz?"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

Yapay zeka, kodlama s\u00fcre\u00e7lerimizi d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcyor; ancak bu potansiyeli tam anlam\u0131yla kullanmak, do\u011fru sorular\u0131 sormaktan ge\u00e7iyor. Ak\u0131ll\u0131 yapay zeka istekleri (promptlar), geli\u015ftiricilerin \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131, verimli ve kaliteli kodlar \u00fcretmesini sa\u011flayarak modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme pratiklerini yeniden \u015fekillendiriyor. Peki, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7tan maksimum verimi almak i\u00e7in nelere dikkat etmeliyiz?<\/p>\n

Yapay zeka teknolojileri, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM’ler) sayesinde, kod yazmaktan hata ay\u0131klamaya, dok\u00fcmantasyon olu\u015fturmaktan test senaryolar\u0131 geli\u015ftirmeye kadar pek \u00e7ok alanda geli\u015ftiricilere e\u015fsiz bir destek sunuyor. Ancak bu ara\u00e7lar\u0131n “sihirli” de\u011fildir; onlardan ne kadar iyi sonu\u00e7 alaca\u011f\u0131m\u0131z, onlara ne kadar net ve ak\u0131ll\u0131ca y\u00f6nergeler verdi\u011fimize ba\u011fl\u0131d\u0131r. \u0130\u015fte bu noktada “ak\u0131ll\u0131 yapay zeka istekleri” veya daha teknik ad\u0131yla “prompt m\u00fchendisli\u011fi” devreye giriyor.<\/p>\n

Prompt m\u00fchendisli\u011fi, yapay zeka modellerinden istenilen, do\u011fru ve optimize edilmi\u015f \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 alabilmek i\u00e7in onlara verilen metinsel girdilerin tasarlanmas\u0131 ve optimize edilmesidir. Geli\u015ftiriciler i\u00e7in bu, AI’a sadece “bana bir Python kodu yaz” demekten \u00e7ok daha fazlas\u0131n\u0131 ifade eder. Bir AI modeline karma\u015f\u0131k bir yaz\u0131l\u0131m sorununu a\u00e7\u0131klarken, belirli bir mimari deseni takip etmesini isterken veya mevcut bir kod par\u00e7as\u0131n\u0131 belirli performans kriterlerine g\u00f6re iyile\u015ftirmesini beklerken, verdi\u011fimiz promptlar\u0131n kalitesi kritik \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Ak\u0131ll\u0131 bir prompt, AI’\u0131n yaln\u0131zca anlamsal olarak de\u011fil, ayn\u0131 zamanda teknik ve ba\u011flamsal olarak da ne istedi\u011fimizi anlamas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. B\u00f6ylece, gereksiz tekrarlar\u0131 \u00f6nler, hata oran\u0131n\u0131 azalt\u0131r ve nihayetinde geli\u015ftirme s\u00fcresini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde k\u0131salt\u0131r\u0131z. Bu, sadece verimlili\u011fi art\u0131rmakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda daha az manuel m\u00fcdahale gerektiren, daha tutarl\u0131 ve y\u00fcksek kaliteli kod tabanlar\u0131 olu\u015fturmam\u0131za olanak tan\u0131r. \u00d6zellikle karma\u015f\u0131k projelerde, AI’\u0131n do\u011fru y\u00f6nlendirilmesi, projenin gidi\u015fat\u0131n\u0131 tamamen de\u011fi\u015ftirebilir.<\/p>\n

Peki, bu neden bu kadar \u00f6nemli? \u00d6ncelikle, zaman. Kod yazmak, hata ay\u0131klamak ve test etmek zaman al\u0131c\u0131 s\u00fcre\u00e7lerdir. Ak\u0131ll\u0131 promptlarla AI’\u0131 kullanarak bu s\u00fcre\u00e7leri otomatikle\u015ftirir ve h\u0131zland\u0131r\u0131r\u0131z. \u0130kincisi, kalite. AI, geni\u015f veri k\u00fcmelerinden \u00f6\u011frendi\u011fi i\u00e7in en iyi pratikleri ve kal\u0131p \u00e7\u00f6z\u00fcmleri sunabilir. \u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fcs\u00fc, \u00f6\u011frenme. Yeni bir teknolojiye mi adapte olman\u0131z gerekiyor? AI’dan \u00f6rnek kodlar, a\u00e7\u0131klamalar veya best practice’ler isteyebilirsiniz. Dolay\u0131s\u0131yla, ak\u0131ll\u0131 prompt m\u00fchendisli\u011fi, modern geli\u015ftiricinin ara\u00e7 kutusunun vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline gelmi\u015ftir. Bu, sadece bir trend de\u011fil, geli\u015ftirme ekosisteminde kal\u0131c\u0131 bir de\u011fi\u015fimdir. Her geli\u015ftirici, bu yetene\u011fi kazanarak kariyerinde \u00f6nemli bir avantaj elde edebilir.<\/p>\n

\n Uzman \u0130pucu: \u0130yi yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir prompt, AI’\u0131n sadece ne yapaca\u011f\u0131n\u0131 de\u011fil, nas\u0131l<\/em> yapaca\u011f\u0131n\u0131 da anlamas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. Bu, genellikle \u00e7\u0131kt\u0131 kalitesini %50’ye kadar art\u0131rabilir.\n<\/div>\n

Etkili Prompt M\u00fchendisli\u011finin Temelleri: Kodunuzu D\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmenin \u0130lk Ad\u0131mlar\u0131 Nelerdir?<\/h2>\n

Yapay zeka destekli kodlaman\u0131n g\u00fcc\u00fcn\u00fc ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in, AI’a nas\u0131l y\u00f6nerge verece\u011fimizi anlamak esast\u0131r. Etkili prompt m\u00fchendisli\u011fi, AI’\u0131n bizim i\u00e7in ger\u00e7ek bir ortak gibi \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar; bu da sonu\u00e7ta daha h\u0131zl\u0131, daha temiz ve daha do\u011fru kod anlam\u0131na gelir. \u0130\u015fte bu s\u00fcreci ba\u015flatmak i\u00e7in atabilece\u011fimiz temel ad\u0131mlar ve dikkat etmemiz gereken unsurlar:<\/p>\n

Netlik ve Belirginlik: AI’dan Ne \u0130stedi\u011finizi Tam Olarak Nas\u0131l Anlat\u0131rs\u0131n\u0131z?<\/h3>\n

Bir prompt’un en temel \u00f6zelli\u011fi netliktir. Genel ifadeler yerine spesifik detaylar kullanmak, AI’\u0131n beklentilerinizi do\u011fru bir \u015fekilde yorumlamas\u0131n\u0131 sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, “bana bir web sitesi yap” demek yerine, “Python ve Flask kullanarak, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n kay\u0131t olabilece\u011fi ve giri\u015f yapabilece\u011fi basit bir web uygulamas\u0131 i\u00e7in backend kodu yaz. Veritaban\u0131 olarak SQLite kullan ve \u015fifreleri hash’le” demek \u00e7ok daha etkili olacakt\u0131r. Bu belirginlik, AI’\u0131n gereksiz varsay\u0131mlar yapmas\u0131n\u0131 engeller ve do\u011frudan istenen \u00e7\u00f6z\u00fcme odaklanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Ayr\u0131ca, g\u00f6revin amac\u0131n\u0131 ve ba\u011flam\u0131n\u0131 da belirtmek, AI’\u0131n sadece kodu de\u011fil, kodun nedenini de anlamas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n

Rol Tan\u0131mlama (Persona): AI’\u0131n Hangi Uzman Rol\u00fcnde \u00c7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 \u0130stedi\u011finizi Belirtin<\/h3>\n

AI’a bir “persona” atamak, onun belirli bir uzmanl\u0131k alan\u0131ndan bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131yla yan\u0131t vermesini sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, “Sen bir siber g\u00fcvenlik uzman\u0131s\u0131n. Bana bu kod par\u00e7as\u0131ndaki potansiyel g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131n\u0131 bul ve d\u00fczeltmelerini \u00f6ner” veya “K\u0131demli bir DevOps m\u00fchendisi olarak, bu Dockerfile’\u0131 \u00fcretim ortam\u0131 i\u00e7in optimize et” gibi ifadeler kullanabiliriz. Bu, AI’\u0131n yaln\u0131zca genel bilgiyle de\u011fil, ilgili alan\u0131n en iyi pratikleri ve detaylar\u0131yla yan\u0131t vermesini sa\u011flar. Bu teknik, \u00f6zellikle karma\u015f\u0131k ve \u00e7ok katmanl\u0131 sorunlarda AI’dan al\u0131nan \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n kalitesini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131r. Persona atamas\u0131, AI’\u0131n d\u00fc\u015f\u00fcnce \u00e7er\u00e7evesini daraltarak daha hedefe y\u00f6nelik ve spesifik \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n

G\u00f6rev Tan\u0131mlama ve Beklentiler: AI’dan Tam Olarak Hangi \u00c7\u0131kt\u0131y\u0131 Bekliyorsunuz?<\/h3>\n

Prompt’unuzda AI’dan ne yapmas\u0131n\u0131 istedi\u011finizi a\u00e7\u0131k\u00e7a belirtin. Sadece “kod yaz” demek yetmez. “Bir fonksiyon yaz”, “bir s\u0131n\u0131f olu\u015ftur”, “bir API endpoint’i tan\u0131mla”, “hata mesaj\u0131n\u0131 d\u00fczelt”, “test senaryolar\u0131 \u00fcret” gibi net g\u00f6rev tan\u0131mlar\u0131 kullan\u0131n. Ayr\u0131ca, \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n beklenen format\u0131n\u0131 ve varsa ek k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 da belirtmek \u00f6nemlidir. \u00d6rne\u011fin, “Sadece kodu d\u00f6nd\u00fcr, a\u00e7\u0131klama yapma” veya “\u00c7\u0131kt\u0131y\u0131 Markdown format\u0131nda, kod bloklar\u0131n\u0131 Python olarak i\u015faretleyerek ver” gibi y\u00f6nergeler, AI’\u0131n istenen formatta \u00e7\u0131kt\u0131 vermesini sa\u011flar. Bu, \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 di\u011fer ara\u00e7larla entegre etmeyi veya do\u011frudan projenize kopyalamay\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n

\n  Sen bir k\u0131demli Python geli\u015ftiricisisin.\n  G\u00f6rev: Verilen JSON verisini parse edecek ve belirli bir anahtar\u0131n (\u00f6rne\u011fin 'id') de\u011ferini kontrol edecek bir Python fonksiyonu yaz.\n  K\u0131s\u0131tlamalar:\n  - Fonksiyon validate_json_id(json_string, key_name)<\/code> \u015feklinde olmal\u0131.\n  - JSON parse edilemezse veya anahtar bulunamazsa ValueError<\/code> d\u00f6nd\u00fcrmeli.\n  - Sadece Python kodu d\u00f6nd\u00fcr, a\u00e7\u0131klama veya ek metin istemiyorum.\n  Veri \u00d6rne\u011fi:\n  
{\"name\": \"Alice\", \"id\": 123, \"email\": \"alice@example.com\"}<\/pre>\n
<\/code>
\n<\/code><\/p>\n
K\u0131s\u0131tlamalar ve Negatif Y\u00f6nergeler: AI'\u0131n Neleri Yapmamas\u0131 Gerekti\u011fini Nas\u0131l Belirtiriz?<\/h3>\n
Bazen AI'a ne istedi\u011finizi s\u00f6ylemek kadar, ne istemedi\u011finizi s\u00f6ylemek de \u00f6nemlidir. Negatif y\u00f6nergeler, AI'\u0131n belirli bir tarzda veya belirli \u00f6\u011feleri i\u00e7ermeyen bir \u00e7\u0131kt\u0131 \u00fcretmesini sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, \"Yorum sat\u0131rlar\u0131 ekleme\" veya \"try-except bloklar\u0131 kullanma\" gibi. Bu, \u00f6zellikle AI'\u0131n varsay\u0131lan davran\u0131\u015f\u0131n\u0131n sizin beklentilerinizle \u00e7eli\u015fti\u011fi durumlarda \u00e7ok faydal\u0131d\u0131r. Ayr\u0131ca, performans, g\u00fcvenlik veya belirli bir k\u00fct\u00fcphane kullan\u0131m\u0131na ili\u015fkin k\u0131s\u0131tlamalar da ekleyebilirsiniz. \"Bu kodun SQL injection'a kar\u015f\u0131 g\u00fcvenli oldu\u011fundan emin ol\" veya \"Sadece standart k\u00fct\u00fcphaneleri kullan, \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc taraf paket y\u00fckleme\" gibi y\u00f6nergeler, \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n kalitesini ve projenizin gereksinimlerine uygunlu\u011funu art\u0131r\u0131r.<\/p>\n
Bu temel prensipleri uygulayarak, yapay zeka ile etkile\u015fiminizi bir sohbetten \u00e7ok, hedefe y\u00f6nelik ve verimli bir i\u015fbirli\u011fine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilirsiniz. Unutmay\u0131n, AI ne kadar ak\u0131ll\u0131 olursa olsun, nihai olarak sizin verdi\u011finiz y\u00f6nergeler kadar ak\u0131ll\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131 \u00fcretecektir. Bu nedenle, prompt m\u00fchendisli\u011fine yat\u0131r\u0131m yapmak, geli\u015ftirme s\u00fcrecinizi ve kod kalitenizi k\u00f6kten iyile\u015ftirecektir.<\/p>\n
Geli\u015fmi\u015f Teknikler: Yapay Zeka Destekli Kodlamada Ustala\u015fmak \u0130\u00e7in Neler Yap\u0131lmal\u0131?<\/h2>\n
Temel prompt m\u00fchendisli\u011fi prensiplerini anlad\u0131ktan sonra, yapay zeka destekli kodlamada ger\u00e7ek bir usta olmak i\u00e7in daha ileri seviye tekniklere ge\u00e7i\u015f yapabiliriz. Bu teknikler, AI'dan daha karma\u015f\u0131k, daha hassas ve daha entegre \u00e7\u00f6z\u00fcmler almam\u0131z\u0131 sa\u011flar, b\u00f6ylece geli\u015ftirme s\u00fcre\u00e7lerimizi daha da optimize edebiliriz.<\/p>\n
Zincirleme \u0130stekler (Chaining Prompts): Karma\u015f\u0131k G\u00f6revler \u0130\u00e7in Ad\u0131m Ad\u0131m Yakla\u015f\u0131m<\/h3>\n
Tek bir prompt'la \u00e7ok b\u00fcy\u00fck veya karma\u015f\u0131k bir g\u00f6revi tamamlamaya \u00e7al\u0131\u015fmak genellikle k\u00f6t\u00fc sonu\u00e7lar verir. Bunun yerine, zincirleme istekler tekni\u011fiyle, b\u00fcy\u00fck bir g\u00f6revi daha k\u00fc\u00e7\u00fck, y\u00f6netilebilir ad\u0131mlara ay\u0131rabiliriz. Her ad\u0131m\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131, bir sonraki ad\u0131m\u0131n girdisi olur. \u00d6rne\u011fin, bir web uygulamas\u0131 geli\u015ftirmek i\u00e7in \u015fu ad\u0131mlar\u0131 izleyebiliriz:<\/p>\n
    \n
  1. Ad\u0131m 1: Mimari Planlama:<\/strong> \"Bir kullan\u0131c\u0131 kay\u0131t ve giri\u015f sistemi i\u00e7in temel mikroservis mimarisi \u00f6ner. Veritaban\u0131, kimlik do\u011frulama servisi ve API gateway bile\u015fenlerini i\u00e7ersin. Yan\u0131t\u0131 madde madde ver.\"<\/li>\n
  2. Ad\u0131m 2: API Tan\u0131m\u0131:<\/strong> \"\u00d6nceki ad\u0131mda tan\u0131mlanan kimlik do\u011frulama servisi i\u00e7in REST API endpoint'lerini ve \u00f6rnek istek\/cevap formatlar\u0131n\u0131 OpenAPI (Swagger) spesifikasyonunda belirt.\"<\/li>\n
  3. Ad\u0131m 3: Kod \u00dcretimi:<\/strong> \"Yukar\u0131daki OpenAPI spesifikasyonunu kullanarak Python ve FastAPI ile kay\u0131t ve giri\u015f API'leri i\u00e7in kod tasla\u011f\u0131 olu\u015ftur.\"<\/li>\n
  4. Ad\u0131m 4: Test \u00dcretimi:<\/strong> \"Olu\u015fturulan FastAPI kod tasla\u011f\u0131 i\u00e7in kapsaml\u0131 unit test senaryolar\u0131 ve entegrasyon testleri yaz.\"<\/li>\n<\/ol>\n
    Bu yakla\u015f\u0131m, AI'\u0131n her ad\u0131mda daha odakl\u0131 \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar ve her a\u015famada \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 kontrol etme ve gerekirse d\u00fczeltme imkan\u0131 sunar. Ayr\u0131ca, AI'\u0131n \"d\u00fc\u015f\u00fcnme\" s\u00fcrecini taklit etti\u011fi i\u00e7in daha tutarl\u0131 ve y\u00fcksek kaliteli sonu\u00e7lar verir.<\/p>\n
    Geri Bildirim D\u00f6ng\u00fcleri (Iterative Prompting): AI \u00c7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 S\u00fcrekli \u0130yile\u015ftirme<\/h3>\n
    \u0130lk prompt'unuzdan m\u00fckemmel bir sonu\u00e7 beklemeyin. Yapay zeka ile \u00e7al\u0131\u015fmak iteratif bir s\u00fcre\u00e7tir. AI'\u0131n ilk \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 ald\u0131ktan sonra, onu inceleyin ve eksiklikleri veya iyile\u015ftirilmesi gereken noktalar\u0131 belirleyin. Ard\u0131ndan, bu geri bildirimi kullanarak yeni bir prompt olu\u015fturun ve AI'dan \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 d\u00fczeltmesini veya geni\u015fletmesini isteyin. \u00d6rne\u011fin:<\/p>\n
      \n
    • Prompt 1:<\/strong> \"Bu Python fonksiyonu i\u00e7in bir docstring yaz.\"<\/li>\n
    • AI \u00c7\u0131kt\u0131s\u0131:<\/strong> def calculate_area(radius): ...<\/code> i\u00e7in docstring.<\/li>\n
    • Geri Bildirim Promptu:<\/strong> \"Docstring'i g\u00fcncelleyebilir misin? Parametrelerin tip ipu\u00e7lar\u0131n\u0131 da i\u00e7ersin ve fonksiyonun ne d\u00f6nd\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc a\u00e7\u0131k\u00e7a belirt.\"<\/li>\n<\/ul>\n
      Bu s\u00fcrekli geri bildirim d\u00f6ng\u00fcs\u00fc, AI'\u0131n sizin beklentilerinize tam olarak uyan sonu\u00e7lar \u00fcretmesini sa\u011flar. AI'\u0131n \"\u00f6\u011frenmesini\" ve kendini sizin spesifik ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za g\u00f6re ayarlamas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
      Ba\u011flam Y\u00f6netimi: Uzun Kod Bloklar\u0131 ve B\u00fcy\u00fck Projelerde AI'\u0131 Do\u011fru Y\u00f6nlendirme<\/h3>\n
      Yapay zeka modellerinin belirli bir ba\u011flam penceresi vard\u0131r. Uzun kod dosyalar\u0131 veya birden fazla dosya i\u00e7eren projelerde bu ba\u011flam penceresi s\u0131n\u0131rlay\u0131c\u0131 olabilir. Bu durumu y\u00f6netmek i\u00e7in \u015funlar\u0131 yapabilirsiniz:<\/p>\n
        \n
      • B\u00f6l ve Fethet:<\/strong> T\u00fcm kodu tek seferde vermek yerine, AI'a ilgili kod par\u00e7alar\u0131n\u0131 veya fonksiyonlar\u0131 ayr\u0131 ayr\u0131 vererek analiz etmesini veya de\u011fi\u015ftirmesini isteyin.<\/li>\n
      • \u00d6zetleme:<\/strong> AI'dan \u00f6nce b\u00fcy\u00fck bir kod blo\u011funun ana amac\u0131n\u0131 ve yap\u0131s\u0131n\u0131 \u00f6zetlemesini isteyin, ard\u0131ndan bu \u00f6zeti bir sonraki prompt'unuzda ba\u011flam olarak kullan\u0131n.<\/li>\n
      • Anahtar Bilgileri \u00c7\u0131karma:<\/strong> Yaln\u0131zca AI'\u0131n bir g\u00f6revi tamamlamas\u0131 i\u00e7in kesinlikle gerekli olan kod sat\u0131rlar\u0131n\u0131 veya a\u00e7\u0131klamalar\u0131 sa\u011flay\u0131n.<\/li>\n<\/ul>\n
        \u00d6rneklerle \u00d6\u011frenme (Few-shot Prompting): AI'a \u0130stenen \u00c7\u0131kt\u0131 Format\u0131n\u0131 G\u00f6sterin<\/h3>\n
        \u00d6rneklerle \u00f6\u011frenme, AI'a bir veya daha fazla girdi-\u00e7\u0131kt\u0131 \u00e7ifti g\u00f6stererek belirli bir g\u00f6rev i\u00e7in nas\u0131l yan\u0131t vermesi gerekti\u011fini \u00f6\u011fretmektir. Bu, \u00f6zellikle AI'dan belirli bir formatta veya belirli bir stilde \u00e7\u0131kt\u0131 bekledi\u011finizde \u00e7ok etkilidir.<\/p>\n
        \n  Sen bir kod d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fcs\u00fcs\u00fcn.\n  \u00d6rnek 1:\n  Girdi:\n  
        def old_function(a, b):\n      return a + b<\/pre>\n
        <\/code><\/p>\n
        \u00c7\u0131kt\u0131:<\/pre>\n
        <\/code>def new_function(param_a: int, param_b: int) -> int:
        \n      \"\"\"
        \n      param_a ve param_b de\u011ferlerini toplar.
        \n      \"\"\"
        \n      return param_a + param_b<\/code><\/p>\n
        \u00d6rnek 2:\n  Girdi:<\/pre>\n
        <\/code>function greet(name) {
        \n      console.log(\"Hello, \" + name);
        \n  }<\/code><\/p>\n
        \u00c7\u0131kt\u0131:<\/pre>\n
        <\/code>function greetUser(userName: string): void {
        \n      \/**
        \n       * Belirtilen kullan\u0131c\u0131y\u0131 selamlar.
        \n       *\/
        \n      console.log(Hello, ${userName}<\/code>);
        \n  }<\/code><\/p>\n
        \u015eimdi a\u015fa\u011f\u0131daki kodu benzer \u015fekilde d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr:\n  Girdi:<\/pre>\n
        <\/code>def multiply(x, y):
        \n      return x * y<\/code>
        \n<\/code><\/p>\n
        Bu sayede AI, verdi\u011finiz \u00f6rneklere bakarak istedi\u011finiz \u00e7\u0131kt\u0131 format\u0131n\u0131 ve stilini daha iyi anlar ve benzer \u015fekilde yan\u0131t verir. Bu teknik, \u00f6zellikle stil rehberlerine uygun kod veya belirli bir API format\u0131nda \u00e7\u0131kt\u0131 almak istedi\u011finizde paha bi\u00e7ilmezdir.<\/p>\n
        Mobil Uyumlu Tasar\u0131m \u0130\u00e7in Yapay Zeka: Responsive Kod \u00d6rnekleri Nas\u0131l \u0130stenir?<\/h3>\n
        Web geli\u015ftiricileri i\u00e7in responsive tasar\u0131m kritik \u00f6neme sahiptir. Yapay zekadan mobil uyumlu kod istemek, bu s\u00fcreci b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde h\u0131zland\u0131rabilir.<\/p>\n
        \n  Sen bir \u00f6n y\u00fcz geli\u015ftirme uzman\u0131s\u0131n.\n  G\u00f6rev: Bir HTML kart bile\u015feni olu\u015ftur. Bu kart, ba\u015fl\u0131k, a\u00e7\u0131klama ve bir g\u00f6rsel i\u00e7ermeli.\n  K\u0131s\u0131tlamalar:\n  - HTML ve CSS kullan.\n  - CSS, mobil \u00f6ncelikli (mobile-first) bir yakla\u015f\u0131mla responsive olmal\u0131.\n  - K\u00fc\u00e7\u00fck ekranlarda kartlar dikey olarak, tabletlerde iki\u015ferli, masa\u00fcst\u00fcnde ise \u00fc\u00e7erli yan yana s\u0131ralanmal\u0131.\n  - CSS'i