{"id":33295,"date":"2025-11-01T06:01:20","date_gmt":"2025-11-01T03:01:20","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/"},"modified":"2025-11-01T06:01:20","modified_gmt":"2025-11-01T03:01:20","slug":"prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/","title":{"rendered":"Prompt M\u00fchendisli\u011fi: GitHub&#8217;daki 5 Repo ile Uzmanla\u015f\u0131n"},"content":{"rendered":"<p><body><\/p>\n<p>Yapay zeka sistemleriyle ileti\u015fim kurma sanat\u0131 olan prompt m\u00fchendisli\u011fi, \u00e7a\u011f\u0131m\u0131z\u0131n en dinamik ve h\u0131zla geli\u015fen alanlar\u0131ndan biri haline geldi. B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri&#8217;nin (LLM) y\u00fckseli\u015fiyle birlikte, bu sistemlerden en verimli ve do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 almak, kritik bir yetkinlik haline geldi. Ancak bu alanda ustala\u015fmak, s\u0131k s\u0131k deneme yan\u0131lma yoluyla ilerlemeyi gerektiren zorlu bir s\u00fcre\u00e7 olabilir. Neyse ki, a\u00e7\u0131k kaynak d\u00fcnyas\u0131n\u0131n kalbi GitHub, prompt m\u00fchendisli\u011finin evrimine y\u00f6n veren say\u0131s\u0131z de\u011ferli kayna\u011fa ev sahipli\u011fi yap\u0131yor. Bu makalede, size bu s\u00fcreci h\u0131zland\u0131racak ve aylarca s\u00fcrecek deneme yan\u0131lmadan kurtaracak 5 \u00f6nemli GitHub deposunu tan\u0131taca\u011f\u0131z. Bu depolar, sadece temel kavramlar\u0131 \u00f6\u011frenmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda ileri d\u00fczey teknikleri, ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131n\u0131 ve en iyi pratikleri ke\u015ffetmenizi sa\u011flayacak.<\/p>\n<p>Yapay zekan\u0131n hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na n\u00fcfuz etmesiyle birlikte, onunla do\u011fru ve etkili bir \u015fekilde konu\u015fabilmek, adeta yeni bir dil \u00f6\u011frenmek gibi bir zorunluluk haline geldi. Bug\u00fcnlerde bir yapay zeka sisteminden istedi\u011fimiz performans\u0131 alabilmek, art\u0131k sadece modelin kendisinin kapasitesiyle de\u011fil, ayn\u0131 zamanda ona ne kadar iyi rehberlik etti\u011fimizle de do\u011frudan ili\u015fkili. \u0130\u015fte prompt m\u00fchendisli\u011fi tam da bu noktada devreye giriyor: yapay zeka modellerine verilen girdileri (prompt&#8217;lar\u0131) en optimal \u015fekilde tasarlayarak, istenilen \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 maksimum verimlilikle elde etme disiplini. Bu alan, b\u00fcy\u00fck dil modellerinin (LLM&#8217;ler) inan\u0131lmaz h\u0131zdaki ilerlemesiyle paralel olarak katlanarak b\u00fcy\u00fcyor. Her g\u00fcn yeni bir model, yeni bir teknik veya yeni bir kullan\u0131m senaryosu ortaya \u00e7\u0131k\u0131yor ve bu durum, prompt m\u00fchendislerinin s\u00fcrekli g\u00fcncel kalmas\u0131n\u0131 gerektiriyor.<\/p>\n<p>Peki, bu h\u0131zl\u0131 evrimin ortas\u0131nda, GitHub gibi platformlar neden bu kadar merkezi bir rol oynuyor? Cevap olduk\u00e7a basit: GitHub, yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirmenin a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 ve i\u015fbirli\u011fine dayal\u0131 do\u011fas\u0131n\u0131n bir yans\u0131mas\u0131d\u0131r. Prompt m\u00fchendisli\u011fi de esasen bir t\u00fcr &#8220;kodlama&#8221; faaliyeti oldu\u011fundan, geli\u015ftiriciler ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar en iyi prompt&#8217;lar\u0131, en yeni teknikleri ve deneysel \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 burada payla\u015f\u0131yorlar. Bilgi ak\u0131\u015f\u0131 \u015felale gibi ak\u0131yor; bir ki\u015fi yeni bir yakla\u015f\u0131m ke\u015ffetti\u011finde, bunu hemen bir GitHub deposunda yay\u0131nlayabiliyor ve binlerce ki\u015fi an\u0131nda eri\u015fip \u00fczerinde katk\u0131da bulunabiliyor. Bu sayede, deneme yan\u0131lma s\u00fcre\u00e7leri bireysel olmaktan \u00e7\u0131k\u0131p kolektif bir \u00f6\u011frenme deneyimine d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcyor. GitHub, prompt m\u00fchendisli\u011fi toplulu\u011funun fikir al\u0131\u015fveri\u015finde bulundu\u011fu, ara\u00e7lar\u0131 geli\u015ftirdi\u011fi, e\u011fitim materyallerini bir araya getirdi\u011fi ve sekt\u00f6rdeki en iyi uygulamalar\u0131 s\u00fcrekli olarak g\u00fcncelledi\u011fi bir merkez \u00fcs konumunda. Bu platform sayesinde, en yeni bilgiyi an\u0131nda edinmek, ba\u015fkalar\u0131n\u0131n hatalar\u0131ndan ders \u00e7\u0131karmak ve kendi projelerinizi h\u0131zla ileri ta\u015f\u0131mak m\u00fcmk\u00fcn hale geliyor. Yani, GitHub, prompt m\u00fchendisli\u011fi alan\u0131ndaki evrimin hem kataliz\u00f6r\u00fc hem de aynas\u0131 i\u015flevini g\u00f6r\u00fcyor.<\/p>\n<h2>Prompt M\u00fchendisli\u011finin Temelleri ve \u0130leri D\u00fczey Teknikler: Yapay Zeka ile \u0130leti\u015fim Sanat\u0131nda Nas\u0131l Uzmanla\u015f\u0131l\u0131r?<\/h2>\n<p>Prompt m\u00fchendisli\u011fi, b\u00fcy\u00fck dil modellerinin (LLM) potansiyelini tam anlam\u0131yla ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in gerekli olan temel bir beceridir. Bir prompt, temelde bir yapay zeka modeline verdi\u011finiz talimat veya sorudur. Ancak basit bir soru sormakla, modelden en iyi performans\u0131 alacak \u015fekilde bir prompt tasarlamak aras\u0131nda da\u011flar kadar fark vard\u0131r. Temel prompt m\u00fchendisli\u011finde, modelin ne yapmas\u0131n\u0131 istedi\u011finizi a\u00e7\u0131k, net ve tek anlaml\u0131 bir \u015fekilde belirtmek esast\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir makale tasla\u011f\u0131 haz\u0131rlamas\u0131n\u0131 istedi\u011finizde, sadece &#8220;makale yaz&#8221; demek yerine, &#8220;X konusu hakk\u0131nda 500 kelimelik, giri\u015f, geli\u015fme ve sonu\u00e7 b\u00f6l\u00fcmleri i\u00e7eren, akademik olmayan, samimi bir dille yaz\u0131lm\u0131\u015f bir makale tasla\u011f\u0131 olu\u015ftur&#8221; demek, modelin istedi\u011finiz \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 \u00fcretme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 kat kat art\u0131r\u0131r.<\/p>\n<p>\u0130leri d\u00fczey teknikler ise bu temelin \u00fczerine in\u015fa edilir ve daha karma\u015f\u0131k, spesifik veya ba\u011flama duyarl\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar elde etmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Bunlar\u0131n ba\u015f\u0131nda <strong>Zero-shot Prompting<\/strong>, <strong>Few-shot Prompting<\/strong> ve <strong>Chain-of-Thought (CoT) Prompting<\/strong> gelir. Zero-shot, modele hi\u00e7 \u00f6rnek vermeden direkt olarak talimat vermektir; modelin genel bilgisini kullanarak yan\u0131t vermesini beklersiniz. Few-shot ise, modele benzer g\u00f6revler i\u00e7in birka\u00e7 \u00f6rnek \u00e7\u0131kt\u0131 g\u00f6stererek, istedi\u011finiz format\u0131 veya stili \u00f6\u011frenmesini sa\u011flamakt\u0131r. \u00d6rne\u011fin, belirli bir tonda tweet yazmas\u0131n\u0131 istedi\u011finizde, birka\u00e7 \u00f6rnek tweet verirsiniz. CoT Prompting ise, modelin bir problemi \u00e7\u00f6zerken ad\u0131m ad\u0131m d\u00fc\u015f\u00fcnme s\u00fcrecini taklit etmesini sa\u011flamakt\u0131r; yani &#8220;neden sonu\u00e7 ili\u015fkisini a\u00e7\u0131klayarak ilerle&#8221; veya &#8220;ad\u0131m ad\u0131m d\u00fc\u015f\u00fcn&#8221; gibi talimatlar verirsiniz. Bu, \u00f6zellikle mant\u0131k y\u00fcr\u00fctme veya problem \u00e7\u00f6zme gerektiren g\u00f6revlerde inan\u0131lmaz derecede etkilidir.<\/p>\n<pre><code class=\"language-plaintext\">\n    # Chain-of-Thought (CoT) Prompt \u00d6rne\u011fi\n    \"A\u015fa\u011f\u0131daki matematik problemini ad\u0131m ad\u0131m \u00e7\u00f6z ve her ad\u0131m\u0131 a\u00e7\u0131kla:\n    Bir f\u0131r\u0131nc\u0131 3 d\u00fczine kurabiye pi\u015firiyor. Kurabiyelerin yar\u0131s\u0131n\u0131 sat\u0131yor, kalan\u0131n 1\/3'\u00fcn\u00fc arkada\u015f\u0131na veriyor. F\u0131r\u0131nc\u0131n\u0131n ka\u00e7 kurabiyesi kal\u0131r? Ad\u0131m ad\u0131m d\u00fc\u015f\u00fcn.\"\n    <\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<aside class=\"expert-tip\">\n      Uzman \u0130pucu: Karma\u015f\u0131k g\u00f6revlerde, modelden tek bir nihai yan\u0131t beklemek yerine, g\u00f6revi daha k\u00fc\u00e7\u00fck, y\u00f6netilebilir ad\u0131mlara b\u00f6lmesini isteyin. Bu, modelin \"d\u00fc\u015f\u00fcnme\" s\u00fcrecini a\u00e7\u0131\u011fa \u00e7\u0131kar\u0131r ve \u00e7\u0131kt\u0131 kalitesini dramatik bir \u015fekilde art\u0131r\u0131r. Bu teknikle genellikle performans\u0131 %40'a kadar art\u0131rabilirsiniz.<br \/>\n    <\/aside>\n<p>Di\u011fer ileri d\u00fczey ipu\u00e7lar\u0131 aras\u0131nda <strong>persona tan\u0131mlama<\/strong> bulunur; yani modeli belirli bir rol\u00fc \u00fcstlenmeye te\u015fvik etmek (\u00f6rne\u011fin, \"Deneyimli bir pazarlama uzman\u0131 olarak...\"). <strong>\u00c7\u0131kt\u0131 formatlama<\/strong> da \u00f6nemlidir; modelden JSON, XML veya belirli bir liste yap\u0131s\u0131 gibi spesifik bir formatta yan\u0131t vermesini isteyebilirsiniz. <strong>\u0130teratif prompt geli\u015ftirme<\/strong> ise, ilk prompt'unuzdan memnun kalmad\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, modelin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131na g\u00f6re prompt'unuzu s\u00fcrekli iyile\u015ftirme s\u00fcrecidir. Prompt enjeksiyonu gibi g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131n\u0131 anlamak ve bunlara kar\u015f\u0131 koruyucu prompt'lar tasarlamak da bu alan\u0131n \u00f6nemli bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. T\u00fcm bu teknikler, prompt m\u00fchendisli\u011fini sadece basit bir talimat verme i\u015finden \u00e7\u0131kar\u0131p, yapay zeka sistemleriyle derinlemesine ve stratejik bir etkile\u015fim sanat\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmektedir.<\/p>\n<h2>GitHub Evreni: Prompt M\u00fchendisli\u011fi Toplulu\u011fu \u0130\u00e7in Neden Bir Merkez \u00dcs?<\/h2>\n<p>Prompt m\u00fchendisli\u011fi, s\u00fcrekli deney ve ke\u015fifle ilerleyen bir alan oldu\u011fundan, bilgi payla\u015f\u0131m\u0131 ve i\u015fbirli\u011fi hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r. \u0130\u015fte bu noktada GitHub, prompt m\u00fchendisli\u011fi toplulu\u011fu i\u00e7in e\u015fsiz bir merkez \u00fcss\u00fc haline geliyor. GitHub'\u0131n a\u00e7\u0131k kaynak felsefesi, d\u00fcnyan\u0131n d\u00f6rt bir yan\u0131ndaki geli\u015ftiricilerin ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n birbirlerinin \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131ndan \u00f6\u011frenmesine, \u00fczerine in\u015fa etmesine ve hatta iyile\u015ftirmesine olanak tan\u0131r. Bir ara\u015ft\u0131rmac\u0131n\u0131n yeni bir prompt tekni\u011fi ke\u015ffetti\u011fini veya bir geli\u015ftiricinin belirli bir LLM i\u00e7in optimize edilmi\u015f bir prompt seti olu\u015fturdu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. GitHub sayesinde bu bilgi an\u0131nda herkese a\u00e7\u0131k hale gelir. Bu durum, prompt m\u00fchendisli\u011findeki evrimi h\u0131zland\u0131ran en \u00f6nemli fakt\u00f6rlerden biridir.<\/p>\n<p>GitHub'\u0131n versiyon kontrol sistemi (Git), prompt'lar\u0131n zaman i\u00e7indeki geli\u015fimini takip etmeyi, farkl\u0131 versiyonlar\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmay\u0131 ve gerekti\u011finde \u00f6nceki s\u00fcr\u00fcmlere geri d\u00f6nmeyi kolayla\u015ft\u0131r\u0131r. Bu, \u00f6zellikle karma\u015f\u0131k prompt setleri \u00fczerinde birden fazla ki\u015finin \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 projelerde paha bi\u00e7ilmezdir. Ayr\u0131ca, GitHub depolar\u0131 genellikle kapsaml\u0131 README dosyalar\u0131, \u00f6rnek kodlar ve tart\u0131\u015fma b\u00f6l\u00fcmleri i\u00e7erir. Bu sayede, yeni ba\u015flayanlar bile deneyimli uzmanlar\u0131n birikimlerinden faydalanabilir, sorular sorabilir ve kendi katk\u0131lar\u0131n\u0131 sunabilirler. \u00d6rne\u011fin, bir ekip, bir m\u00fc\u015fteri hizmetleri botu i\u00e7in y\u00fczlerce farkl\u0131 prompt varyasyonu deniyor olabilir. Bu varyasyonlar\u0131 GitHub \u00fczerinde izlemek, hangi prompt'lar\u0131n en iyi performans\u0131 g\u00f6sterdi\u011fini belirlemek ve performans\u0131 d\u00fc\u015f\u00fck olanlar\u0131 elden ge\u00e7irmek, s\u00fcre\u00e7leri inan\u0131lmaz derecede verimli hale getirir.<\/p>\n<p>Bir vaka analizi d\u00fc\u015f\u00fcnelim: B\u00fcy\u00fck bir e-ticaret \u015firketi, \u00fcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamalar\u0131n\u0131 otomatik olarak olu\u015fturmak i\u00e7in bir LLM kullanmaya karar verdi. \u0130lk ba\u015fta, basit prompt'larla ba\u015flayan ekip, \u00e7\u0131kt\u0131lardaki tutars\u0131zl\u0131klar ve markaya uygun olmayan tonlar nedeniyle sorun ya\u015fad\u0131. \u015eirketin prompt m\u00fchendisleri, GitHub'daki \u00e7e\u015fitli prompt depolar\u0131n\u0131 inceleyerek, metin yaratma, ton ayarlama ve SEO odakl\u0131 prompt'lar i\u00e7in en iyi uygulamalar\u0131 ke\u015ffettiler. Bu bilgiler \u0131\u015f\u0131\u011f\u0131nda, kendi prompt setlerini olu\u015ftururken, her bir \u00fcr\u00fcn kategorisi i\u00e7in ayr\u0131nt\u0131l\u0131 persona tan\u0131mlamalar\u0131, \u00e7\u0131kt\u0131 format\u0131 k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 ve anahtar kelime entegrasyonu i\u00e7eren daha karma\u015f\u0131k prompt'lar geli\u015ftirdiler. T\u00fcm bu prompt'lar ve deneme yan\u0131lma s\u00fcre\u00e7leri, GitHub deposunda versiyonlanarak payla\u015f\u0131ld\u0131. Sonu\u00e7 olarak, hem prompt geli\u015ftirme s\u00fcreci h\u0131zland\u0131 hem de \u00fcretilen \u00fcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamalar\u0131n\u0131n kalitesi ve tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde artt\u0131. GitHub, bu t\u00fcr projelerde bilgi birikiminin merkezi bir \u015fekilde y\u00f6netilmesini sa\u011flayarak, ekip \u00fcyeleri aras\u0131nda \u015feffafl\u0131\u011f\u0131 ve i\u015fbirli\u011fini maksimize eder, b\u00f6ylece prompt m\u00fchendisli\u011fi s\u00fcrecini h\u0131zland\u0131r\u0131r ve genel ba\u015far\u0131y\u0131 art\u0131r\u0131r.<\/p>\n<h2>Prompt M\u00fchendisli\u011fi Yetkinli\u011finizi Art\u0131racak 5 Temel GitHub Deposu: Uzmanlar\u0131n Tercihleri Neler?<\/h2>\n<p>Prompt m\u00fchendisli\u011fi alan\u0131nda ustala\u015fmak istiyorsan\u0131z, do\u011fru kaynaklara y\u00f6nelmek size aylar kazand\u0131rabilir. GitHub, bu alandaki en g\u00fcncel ve kapsaml\u0131 bilgilere ula\u015fabilece\u011finiz bir hazinedir. \u0130\u015fte size yol g\u00f6sterecek, bilginizi ve becerilerinizi h\u0131zla geli\u015ftirecek 5 temel GitHub deposu:<\/p>\n<h3>1. Awesome Prompt Engineering (dair-ai\/Prompt-Engineering-Guide): Ke\u015ffinize Nereden Ba\u015flamal\u0131s\u0131n\u0131z?<\/h3>\n<p>E\u011fer prompt m\u00fchendisli\u011fi d\u00fcnyas\u0131na yeni ad\u0131m at\u0131yorsan\u0131z veya mevcut bilginizi sa\u011flam bir temel \u00fczerine oturtmak istiyorsan\u0131z, Dair.AI'nin \"Prompt Engineering Guide\" deposu sizin i\u00e7in vazge\u00e7ilmez bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131d\u0131r. Bu depo, prompt m\u00fchendisli\u011finin temel kavramlar\u0131ndan ileri d\u00fczey tekniklerine kadar geni\u015f bir yelpazede bilgi sunar. Temel ilkeler, prompt tipleri (zero-shot, few-shot, Chain-of-Thought), prompt'u nas\u0131l optimize edece\u011finiz ve hatta prompt m\u00fchendisli\u011fi i\u00e7in ara\u00e7lar hakk\u0131nda derinlemesine bilgiler bulabilirsiniz. Depo, s\u00fcrekli g\u00fcncellenen ve topluluk katk\u0131lar\u0131yla zenginle\u015fen kapsaml\u0131 bir k\u0131lavuz niteli\u011findedir.<\/p>\n<p>Bu kaynak, teorik bilgiyi pratik \u00f6rneklerle birle\u015ftirerek, okuyucular\u0131n konuyu kolayca anlamas\u0131n\u0131 sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir LLM'in belirli bir g\u00f6revi yerine getirirken nas\u0131l daha iyi ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme yapabilece\u011fini g\u00f6steren Chain-of-Thought \u00f6rnekleri, karma\u015f\u0131k problemleri \u00e7\u00f6zme yetene\u011finizi geli\u015ftirecektir. Bir senaryo olarak, bir metin \u00f6zetleme g\u00f6revi \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, bu rehberdeki CoT tekniklerini kullanarak, modelden \u00f6zetin ana noktalar\u0131n\u0131 ad\u0131m ad\u0131m \u00e7\u0131karmas\u0131n\u0131 isteyebilir ve b\u00f6ylece daha do\u011fru ve kapsaml\u0131 bir \u00f6zet elde edebilirsiniz.<\/p>\n<pre><code class=\"language-plaintext\">\n    # Metin \u00d6zetleme \u0130\u00e7in CoT Yakla\u015f\u0131m\u0131\n    \"A\u015fa\u011f\u0131daki makaleyi \u00f6zetle. \u00d6nce makaledeki ana fikirleri ve destekleyici arg\u00fcmanlar\u0131 maddeler halinde listele, sonra bu listeye dayanarak 150 kelimelik bir \u00f6zet yaz:\n    [Makale Metni]\"\n    <\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<h3>2. f\/awesome-chatgpt-prompts: Geni\u015f Bir Kullan\u0131m Alan\u0131 Katalo\u011fu<\/h3>\n<p>\"Awesome ChatGPT Prompts\" deposu, farkl\u0131 rollerde ve senaryolarda kullanabilece\u011finiz, \u00f6zenle se\u00e7ilmi\u015f ve test edilmi\u015f prompt \u00f6rneklerinin devasa bir koleksiyonunu sunar. Bu depo, yarat\u0131c\u0131 yazarl\u0131ktan kodlamaya, m\u00fc\u015fteri hizmetlerinden e\u011fitime kadar pek \u00e7ok alanda ChatGPT gibi modellerden maksimum verim alman\u0131z\u0131 sa\u011flayacak fikirler ve kal\u0131plar sunar. Ba\u015fkalar\u0131n\u0131n ba\u015far\u0131l\u0131 prompt'lar\u0131ndan ilham alarak, kendi projeleriniz i\u00e7in ba\u015flang\u0131\u00e7 noktalar\u0131 bulabilir ve deneme yan\u0131lma s\u00fcrecinizi \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde h\u0131zland\u0131rabilirsiniz.<\/p>\n<p>Bu depo, \u00f6zellikle \"\u015eunu yapacak bir akt\u00f6r gibi davran...\" format\u0131ndaki prompt'larla \u00fcnl\u00fcd\u00fcr. \u00d6rne\u011fin, bir tarih \u00f6\u011fretmeni rol\u00fc \u00fcstlenmesini isteyerek, zor bir tarih konusunu basitle\u015ftirmesini sa\u011flayabilir veya bir Linux terminali gibi davranmas\u0131n\u0131 isteyerek komutlar\u0131 test edebilirsiniz. Bu, prompt'lar\u0131n sadece bilgi almak i\u00e7in de\u011fil, ayn\u0131 zamanda modelin ki\u015fili\u011fini ve i\u015flevini de\u011fi\u015ftirmek i\u00e7in de nas\u0131l kullan\u0131labilece\u011fini g\u00f6sterir. Bir web geli\u015ftiricisi olarak, bir CSS stilini a\u00e7\u0131klamas\u0131n\u0131 veya bir JavaScript i\u015flevi yazmas\u0131n\u0131 istedi\u011finizde, bu depodan \"Frontend Developer\" veya \"Code Generator\" gibi roller i\u00e7in haz\u0131rlanm\u0131\u015f prompt'lar\u0131 kullanarak h\u0131zl\u0131ca istedi\u011finiz \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 alabilirsiniz.<\/p>\n<pre><code class=\"language-plaintext\">\n    # CSS A\u00e7\u0131klamas\u0131 \u0130\u00e7in Rol Bazl\u0131 Prompt\n    \"Deneyimli bir frontend geli\u015ftiricisi olarak, a\u015fa\u011f\u0131daki CSS kodunun ne i\u015fe yarad\u0131\u011f\u0131n\u0131, her bir \u00f6zelli\u011fin amac\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131klayarak detayl\u0131 bir \u015fekilde a\u00e7\u0131klar m\u0131s\u0131n?\n    .container {\n        display: flex;\n        justify-content: center;\n        align-items: center;\n        height: 100vh;\n    }\"\n    <\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<h3>3. LangChain \/ LlamaIndex Prompt Hub: Uygulamal\u0131 \u00c7\u00f6z\u00fcmler ve Entegrasyonlar<\/h3>\n<p>LangChain ve LlamaIndex gibi k\u00fct\u00fcphaneler, LLM'leri ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131na entegre etmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r ve genellikle kendi \"Prompt Hub\" veya \"Prompt Engineering\" b\u00f6l\u00fcmlerini bar\u0131nd\u0131r\u0131rlar. Bu depolar, sadece prompt'lar\u0131n kendisini de\u011fil, ayn\u0131 zamanda bu prompt'lar\u0131n daha b\u00fcy\u00fck bir uygulama ba\u011flam\u0131nda nas\u0131l kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steren \u00f6rnekler sunar. \u00d6zellikle zincirleme prompt'lar, bellek y\u00f6netimi ve farkl\u0131 veri kaynaklar\u0131yla entegrasyon gibi konularda uygulamal\u0131 bilgi arayanlar i\u00e7in idealdir. Bu depolar, prompt'lar\u0131n sadece bir metin giri\u015fi olmaktan \u00f6te, bir yaz\u0131l\u0131m mimarisinin \u00f6nemli bir bile\u015feni oldu\u011funu anlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n<p>Bu kaynaklar\u0131 kullanarak, kendi veri setleriniz \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fan, uzun s\u00fcreli sohbet ge\u00e7mi\u015fini hat\u0131rlayan veya belirli bir API'yi kullanarak d\u0131\u015f verilerle etkile\u015fime giren karma\u015f\u0131k LLM uygulamalar\u0131 geli\u015ftirebilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, bir \u015firket, m\u00fc\u015fteri geri bildirimlerini analiz etmek i\u00e7in LangChain tabanl\u0131 bir uygulama geli\u015ftirdi\u011finde, LlamaIndex'in Prompt Hub'\u0131ndan al\u0131nan prompt'larla, belirli bir geri bildirimin olumlu mu olumsuz mu oldu\u011funu, hangi \u00fcr\u00fcn veya hizmete i\u015faret etti\u011fini ve temel nedenlerini otomatik olarak \u00e7\u0131karabilir. Bu, manuel veri analizi i\u00e7in harcanan zaman\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r.<\/p>\n<h3>4. Learn Prompting (learn-prompting.github.io): Etkile\u015fimli ve Yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f \u00d6\u011frenme<\/h3>\n<p>\"Learn Prompting\" deposu, prompt m\u00fchendisli\u011fini interaktif ve yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir \u015fekilde \u00f6\u011frenmek isteyenler i\u00e7in harika bir kaynakt\u0131r. \u00c7e\u015fitli mod\u00fcllere ayr\u0131lm\u0131\u015f bu rehber, temelden ba\u015flayarak ad\u0131m ad\u0131m ilerler ve her konuda pratik \u00f6rnekler ve al\u0131\u015ft\u0131rmalar sunar. Sadece okumakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda farkl\u0131 prompt tekniklerini deneyerek bilgiyi peki\u015ftirebilirsiniz. Bu, \u00f6zellikle kendi ba\u015f\u0131n\u0131za \u00f6\u011frenirken bir yol haritas\u0131na ihtiya\u00e7 duyanlar i\u00e7in idealdir.<\/p>\n<p>Depo, LLM'lerin i\u00e7 i\u015fleyi\u015fine dair derinlemesine a\u00e7\u0131klamalar, bias ve g\u00fcvenlik gibi konulara de\u011finerek, prompt m\u00fchendisli\u011finin etik boyutlar\u0131n\u0131 da ele al\u0131r. Bir i\u00e7erik yazar\u0131 olarak, bu depodan \u00f6\u011frendi\u011finiz \"Aktif \u00d6\u011frenme\" veya \"Kendi Kendine Tutarl\u0131 Prompting\" gibi teknikleri kullanarak, blog yaz\u0131lar\u0131n\u0131z i\u00e7in daha yarat\u0131c\u0131 ba\u015fl\u0131klar veya makale ana hatlar\u0131 olu\u015fturabilirsiniz. Veya bir veri bilimcisiyseniz, do\u011fal dil i\u015fleme g\u00f6revleri i\u00e7in veri etiketleme s\u00fcre\u00e7lerinizi otomatikle\u015ftirmek \u00fczere daha etkili prompt'lar tasarlayabilirsiniz. Bu kaynak, prompt m\u00fchendisli\u011finin hem sanatsal hem de bilimsel y\u00f6nlerini anlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n<h3>5. Prompt Engineering for Developers (deeplearning.ai): Geli\u015ftirici Odakl\u0131 En \u0130yi Pratikler<\/h3>\n<p>DeepLearning.AI'nin \"Prompt Engineering for Developers\" kursunun GitHub deposu, prompt m\u00fchendisli\u011fini bir geli\u015ftirici perspektifinden ele al\u0131r. Bu depo, LLM'leri kendi uygulamalar\u0131n\u0131za entegre ederken kar\u015f\u0131la\u015faca\u011f\u0131n\u0131z pratik zorluklara odaklan\u0131r ve bu zorluklar\u0131 a\u015fmak i\u00e7in en iyi uygulama \u00f6rneklerini sunar. G\u00fcvenlik, maliyet optimizasyonu, \u00e7\u0131kt\u0131 do\u011frulu\u011fu ve performans gibi geli\u015ftirici odakl\u0131 konulara de\u011finir. Ayr\u0131ca, prompt enjeksiyonu gibi g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131ndan korunma yollar\u0131n\u0131 ve sa\u011flam LLM uygulamalar\u0131 geli\u015ftirme stratejilerini de i\u00e7erir.<\/p>\n<p>Bu depo, \u00f6zellikle LLM API'leri ile \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken prompt'lar\u0131 programatik olarak nas\u0131l olu\u015fturaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ve y\u00f6netece\u011finizi \u00f6\u011frenmek isteyenler i\u00e7in paha bi\u00e7ilmezdir. Bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi olarak, bu depodaki \u00f6rnekleri inceleyerek, kullan\u0131c\u0131 girdilerinden dinamik olarak prompt'lar olu\u015fturabilir ve bunlar\u0131 bir arka u\u00e7 servisi arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla LLM'lere g\u00f6nderebilirsiniz. Bu, kullan\u0131c\u0131 deneyimini iyile\u015ftirirken, ayn\u0131 zamanda prompt'lar\u0131n esnekli\u011fini ve yeniden kullan\u0131labilirli\u011fini art\u0131r\u0131r. Depodaki \"girdi do\u011frulamas\u0131\" ve \"\u00e7\u0131kt\u0131 filtrelemesi\" gibi konular, LLM tabanl\u0131 uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n hem g\u00fcvenli hem de g\u00fcvenilir olmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r.<\/p>\n<h2>Mobil Uyumlu Prompt Uygulamalar\u0131 Geli\u015ftirmek: Eri\u015filebilirlik ve Performans Nas\u0131l Sa\u011flan\u0131r?<\/h2>\n<p>Yapay zeka \u00e7a\u011f\u0131nda, LLM tabanl\u0131 uygulamalar\u0131n sadece masa\u00fcst\u00fcnde de\u011fil, mobil cihazlarda da sorunsuz \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6nem ta\u015f\u0131maktad\u0131r. Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n \u00e7o\u011fu, ak\u0131ll\u0131 telefonlar\u0131 ve tabletleri \u00fczerinden yapay zeka ara\u00e7lar\u0131na eri\u015fmeyi tercih ederken, mobil uyumluluk ve performans, prompt m\u00fchendisli\u011fi uygulamalar\u0131n\u0131n ba\u015far\u0131s\u0131 i\u00e7in kritik hale gelmektedir. Mobil cihazlar genellikle daha k\u0131s\u0131tl\u0131 i\u015flem g\u00fcc\u00fcne, daha k\u00fc\u00e7\u00fck ekranlara ve farkl\u0131 giri\u015f y\u00f6ntemlerine sahiptir. Bu fakt\u00f6rler, prompt m\u00fchendislerinin uygulama tasar\u0131m\u0131nda \u00f6zel d\u00fc\u015f\u00fcncelerle hareket etmesini gerektirir.<\/p>\n<p>\u00d6ncelikle, mobil uygulamalar i\u00e7in prompt tasar\u0131m\u0131nda <strong>kullan\u0131c\u0131 deneyimi (UX)<\/strong> \u00f6n planda olmal\u0131d\u0131r. Daha k\u00fc\u00e7\u00fck ekranlarda karma\u015f\u0131k prompt'lar yazmak zor olabilece\u011fi i\u00e7in, haz\u0131r \u015fablonlar, otomatik tamamlama \u00f6zellikleri veya sesli giri\u015f se\u00e7enekleri sunmak kullan\u0131c\u0131 dostu bir yakla\u015f\u0131m olacakt\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir \"Ak\u0131ll\u0131 Asistan\" uygulamas\u0131 geli\u015ftirirken, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n uzun metinler yazmak yerine, belirli g\u00f6revler i\u00e7in \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f prompt se\u00e7enekleri veya anahtar kelimeler sunabilirsiniz. Bu, prompt'un olu\u015fturulmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131rken, ayn\u0131 zamanda mobil veri t\u00fcketimini de optimize eder.<\/p>\n<p><strong>Performans<\/strong> a\u00e7\u0131s\u0131ndan ise, do\u011frudan mobil cihazda \u00e7al\u0131\u015fan LLM'ler (k\u00fc\u00e7\u00fck, optimize edilmi\u015f modeller) veya bulut tabanl\u0131 API'ler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla sunulan daha b\u00fcy\u00fck modeller aras\u0131nda denge kurmak \u00f6nemlidir. Mobil cihazlarda prompt'lar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla yap\u0131lan sorgular, d\u00fc\u015f\u00fck gecikme s\u00fcresi ve h\u0131zl\u0131 yan\u0131t s\u00fcreleri gerektirir. Bu nedenle, arka u\u00e7taki LLM sunucular\u0131n\u0131n y\u00fcksek performansl\u0131 ve \u00f6l\u00e7eklenebilir olmas\u0131 esast\u0131r. \u00d6n u\u00e7 (mobil uygulama) taraf\u0131nda ise, y\u00fckleme s\u00fcrelerini azaltmak ve kullan\u0131c\u0131 aray\u00fcz\u00fcn\u00fc ak\u0131c\u0131 tutmak i\u00e7in minimal ve verimli HTML\/CSS yap\u0131s\u0131 kullanmak kritik \u00f6nem ta\u015f\u0131r.<\/p>\n<p><strong>Mobil uyumlu HTML<\/strong> yap\u0131s\u0131, uygulamalar\u0131n her ekranda iyi g\u00f6r\u00fcnmesini sa\u011flar. Semantik HTML etiketlerinin (<code><\/p>\n<header><\/code>, <code><main><\/code>, <code><\/p>\n<nav><\/code>, <code><\/p>\n<footer><\/code>, <code><\/p>\n<section><\/code>, <code><\/p>\n<article><\/code>) do\u011fru kullan\u0131m\u0131, i\u00e7eri\u011fin taray\u0131c\u0131lar ve eri\u015filebilirlik ara\u00e7lar\u0131 taraf\u0131ndan daha iyi anla\u015f\u0131lmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. \u00d6rne\u011fin, bir prompt giri\u015f alan\u0131 tasarlarken <code><textarea><\/code> veya <code><input type=\"text\"><\/code> elementlerini kullanmak ve bunlar\u0131 uygun <code><label><\/code> etiketleriyle ili\u015fkilendirmek, hem kullan\u0131labilirli\u011fi art\u0131r\u0131r hem de mobil klavyelerin do\u011fru \u015fekilde a\u00e7\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Ayr\u0131ca, g\u00f6rsellerin <code>max-width: 100%;<\/code> gibi CSS \u00f6zellikleri veya <code><picture><\/code> ve <code><source><\/code> etiketleri ile responsif hale getirilmesi, farkl\u0131 ekran boyutlar\u0131nda sorunsuz g\u00f6r\u00fcnt\u00fclenmesini sa\u011flar. CSS'deki medya sorgular\u0131 (media queries) ise, belirli ekran geni\u015flikleri i\u00e7in farkl\u0131 stil kurallar\u0131 tan\u0131mlayarak, i\u00e7eri\u011fin cihaz boyutuna g\u00f6re dinamik olarak ayarlanmas\u0131na olanak tan\u0131r. Her ne kadar bu makale i\u00e7erisinde do\u011frudan CSS kodu veremesek de, mobil uyumlu bir prompt aray\u00fcz\u00fc geli\u015ftirmek i\u00e7in bu kavramlar\u0131n uygulanmas\u0131 esast\u0131r. Kullan\u0131c\u0131lar, ister k\u00fc\u00e7\u00fck bir telefon ekran\u0131nda ister b\u00fcy\u00fck bir tablette olsun, ayn\u0131 verimlilikte ve kalitede prompt etkile\u015fimi beklerler.<\/p>\n<h2>Sonu\u00e7: Prompt M\u00fchendisli\u011finin Gelece\u011fi ve Sizin Rol\u00fcn\u00fcz<\/h2>\n<p>Prompt m\u00fchendisli\u011fi, yapay zeka \u00e7a\u011f\u0131n\u0131n en heyecan verici ve stratejik alanlar\u0131ndan biri olarak h\u0131zla y\u00fckseliyor. B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri'nin sundu\u011fu potansiyeli maksimize etmek, sadece teknolojik bir yetenek de\u011fil, ayn\u0131 zamanda yarat\u0131c\u0131l\u0131k, problem \u00e7\u00f6zme ve ele\u015ftirel d\u00fc\u015f\u00fcnme gerektiren bir sanatt\u0131r. Bu makalede ele ald\u0131\u011f\u0131m\u0131z 5 GitHub deposu\u2014Dair.AI'nin Prompt Engineering Guide, f\/awesome-chatgpt-prompts, LangChain\/LlamaIndex Prompt Hub, Learn Prompting ve DeepLearning.AI'nin Prompt Engineering for Developers\u2014sizi bu alanda ustala\u015fma yolunda \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde ileriye ta\u015f\u0131yacak de\u011ferli kaynaklard\u0131r. Bu depolar, teorik bilgiden pratik uygulamalara, g\u00fcvenlikten performans optimizasyonuna kadar geni\u015f bir yelpazede bilgi sunarak, aylarca s\u00fcrecek deneme yan\u0131lmadan kurtulman\u0131z\u0131 sa\u011flayacakt\u0131r.<\/p>\n<p>Unutmay\u0131n ki prompt m\u00fchendisli\u011fi, s\u00fcrekli \u00f6\u011frenmeyi ve denemeyi gerektiren dinamik bir aland\u0131r. GitHub toplulu\u011funun sundu\u011fu a\u00e7\u0131k kaynak ruhu, bu s\u00fcrekli \u00f6\u011frenme d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fcn temelini olu\u015fturur. Bu kaynaklar\u0131 aktif olarak kullanarak, kendi prompt'lar\u0131n\u0131z\u0131 geli\u015ftirerek, ba\u015fkalar\u0131n\u0131n projelerine katk\u0131da bulunarak ve deneyimlerinizi payla\u015farak, sadece ki\u015fisel yetkinli\u011finizi art\u0131rmakla kalmayacak, ayn\u0131 zamanda prompt m\u00fchendisli\u011finin gelece\u011fine de katk\u0131da bulunacaks\u0131n\u0131z. Yapay zeka ile daha iyi bir ileti\u015fim kurma yetene\u011fi, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn ve gelece\u011fin en de\u011ferli becerilerinden biri olmaya devam edecektir. Bu yolda ba\u015far\u0131lar dileriz!<\/p>\n<h3>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h3>\n<ul>\n<li>\n<h4>Prompt m\u00fchendisli\u011fi \u00f6\u011frenmek i\u00e7in programlama bilgisi \u015fart m\u0131?<\/h4>\n<p>Hay\u0131r, prompt m\u00fchendisli\u011fi \u00f6\u011frenmek i\u00e7in programlama bilgisi \u015fart de\u011fildir. Temel seviyede, yaln\u0131zca \u0130ngilizce (veya kullanaca\u011f\u0131n\u0131z LLM'in dilinde) do\u011fru ve etkili ifadeler kullanmay\u0131 bilmek yeterlidir. Ancak, ileri d\u00fczey prompt tekniklerini uygulamak, LLM'leri uygulamalara entegre etmek veya otomatik prompt olu\u015fturma ara\u00e7lar\u0131 geli\u015ftirmek isterseniz, Python gibi bir programlama dilinde temel bilgilere sahip olmak b\u00fcy\u00fck avantaj sa\u011flayacakt\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<h4>Hangi B\u00fcy\u00fck Dil Modelini (LLM) kullanmal\u0131y\u0131m?<\/h4>\n<p>Kullanaca\u011f\u0131n\u0131z LLM, projenizin veya ihtiyac\u0131n\u0131z\u0131n t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131d\u0131r. ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) gibi modeller genel kullan\u0131m i\u00e7in pop\u00fcler ve g\u00fc\u00e7l\u00fc se\u00e7eneklerdir. \u00d6zel ihtiya\u00e7lar i\u00e7in Hugging Face Hub gibi platformlarda bulunan daha k\u00fc\u00e7\u00fck, \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f modeller veya a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 LLM'ler (\u00f6rne\u011fin Llama ailesi) tercih edilebilir. Her modelin kendine \u00f6zg\u00fc g\u00fc\u00e7l\u00fc ve zay\u0131f y\u00f6nleri vard\u0131r, bu nedenle birka\u00e7 farkl\u0131 modeli deneyerek sizin i\u00e7in en uygun olan\u0131 bulman\u0131z \u00f6nerilir.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<h4>Prompt enjeksiyonundan (Prompt Injection) nas\u0131l korunurum?<\/h4>\n<p>Prompt enjeksiyonu, k\u00f6t\u00fc niyetli kullan\u0131c\u0131lar\u0131n prompt'lar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla LLM'lerin davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 manip\u00fcle etmesidir. Korunmak i\u00e7in \u015fu y\u00f6ntemleri kullanabilirsiniz: 1) Kullan\u0131c\u0131 girdilerini dikkatlice filtreleyin ve sanitize edin. 2) Modelin verece\u011fi \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 k\u0131s\u0131tlay\u0131c\u0131 prompt'lar kullan\u0131n (\u00f6rne\u011fin, \"Yaln\u0131zca bu formatta yan\u0131t ver\"). 3) Geli\u015fmi\u015f g\u00fcvenlik filtreleri ve do\u011frulama katmanlar\u0131 ekleyin. 4) Kullan\u0131c\u0131 taraf\u0131ndan sa\u011flanan prompt'lar ile sistem prompt'lar\u0131n\u0131 ay\u0131r\u0131n ve \u00f6nceliklendirin. 5) G\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131n\u0131 tespit etmek i\u00e7in d\u00fczenli testler yap\u0131n.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<h4>GitHub'daki repolar\u0131 nas\u0131l takip etmeliyim ve g\u00fcncel kalmal\u0131y\u0131m?<\/h4>\n<p>GitHub'daki bir depoyu takip etmek i\u00e7in depo sayfas\u0131ndaki \"Watch\" d\u00fc\u011fmesini kullanabilirsiniz. Bu, yeni g\u00fcncellemeler veya de\u011fi\u015fiklikler oldu\u011funda bildirim alman\u0131z\u0131 sa\u011flar. Ayr\u0131ca, ilgilendi\u011finiz prompt m\u00fchendisli\u011fi alan\u0131ndaki anahtar kelimelerle arama yaparak yeni repolar ke\u015ffedebilir, Twitter veya LinkedIn gibi sosyal medya platformlar\u0131ndaki yapay zeka topluluklar\u0131n\u0131 takip ederek g\u00fcncel tart\u0131\u015fmalardan ve yeni kaynaklardan haberdar olabilirsiniz. D\u00fczenli olarak bu repolar\u0131 ziyaret ederek README dosyalar\u0131ndaki de\u011fi\u015fiklikleri ve issue\/pull request tart\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131 takip etmek de faydal\u0131d\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<h4>Prompt m\u00fchendisli\u011fi kariyer f\u0131rsatlar\u0131 nelerdir?<\/h4>\n<p>Prompt m\u00fchendisli\u011fi, h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyen bir aland\u0131r ve bir\u00e7ok kariyer f\u0131rsat\u0131 sunmaktad\u0131r. Yapay zeka \u00fcr\u00fcn geli\u015ftiricisi, LLM ara\u015ft\u0131rmac\u0131s\u0131, i\u00e7erik stratejisti, pazarlama uzman\u0131, yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi ve hatta dan\u0131\u015fman olarak \u00e7al\u0131\u015fabilirsiniz. \u00d6zellikle LLM'leri i\u015f s\u00fcre\u00e7lerine entegre eden veya yeni yapay zeka \u00fcr\u00fcnleri geli\u015ftiren \u015firketlerde prompt m\u00fchendisli\u011fi becerilerine b\u00fcy\u00fck talep vard\u0131r. Bu alanda uzmanla\u015fmak, sizi gelece\u011fin en kritik yeteneklerinden birine sahip yapacakt\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/body><br \/>\n<\/html><br \/>\n```<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Yapay zeka sistemleriyle ileti\u015fim kurma sanat\u0131 olan prompt m\u00fchendisli\u011fi, \u00e7a\u011f\u0131m\u0131z\u0131n en dinamik ve h\u0131zla geli\u015fen alanlar\u0131ndan biri haline&hellip;","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1401],"tags":[],"class_list":{"0":"post-33295","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-git","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.5 (Yoast SEO v25.3.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Prompt M\u00fchendisli\u011fi: GitHub&#039;daki 5 Repo ile Uzmanla\u015f\u0131n<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Yapay zeka sistemleriyle ileti\u015fim kurma sanat\u0131 olan prompt m\u00fchendisli\u011fi, \u00e7a\u011f\u0131m\u0131z\u0131n en dinamik ve h\u0131zla geli\u015fen alanlar\u0131ndan biri haline geldi. B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri&#039;nin (LLM) y\u00fckseli\u015fiyle birlikte, bu sistemlerden en verimli ve do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 almak, kritik bir yetkinlik haline geldi. Ancak bu alanda ustala\u015fmak, s\u0131k s\u0131k deneme yan\u0131lma yoluyla ilerlemeyi gerektiren zorlu bir s\u00fcre\u00e7 olabilir. Neyse ki, a\u00e7\u0131k kaynak d\u00fcnyas\u0131n\u0131n kalbi GitHub, prompt m\u00fchendisli\u011finin evrimine y\u00f6n veren say\u0131s\u0131z de\u011ferli kayna\u011fa ev sahipli\u011fi yap\u0131yor. Bu makalede, size bu s\u00fcreci h\u0131zland\u0131racak ve aylarca s\u00fcrecek deneme yan\u0131lmadan kurtaracak 5 \u00f6nemli GitHub deposunu tan\u0131taca\u011f\u0131z. Bu depolar, sadece temel kavramlar\u0131 \u00f6\u011frenmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda ileri d\u00fczey teknikleri, ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131n\u0131 ve en iyi pratikleri ke\u015ffetmenizi sa\u011flayacak.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Prompt M\u00fchendisli\u011fi: GitHub&#039;daki 5 Repo ile Uzmanla\u015f\u0131n\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Yapay zeka sistemleriyle ileti\u015fim kurma sanat\u0131 olan prompt m\u00fchendisli\u011fi, \u00e7a\u011f\u0131m\u0131z\u0131n en dinamik ve h\u0131zla geli\u015fen alanlar\u0131ndan biri haline geldi. B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri&#039;nin (LLM) y\u00fckseli\u015fiyle birlikte, bu sistemlerden en verimli ve do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 almak, kritik bir yetkinlik haline geldi. Ancak bu alanda ustala\u015fmak, s\u0131k s\u0131k deneme yan\u0131lma yoluyla ilerlemeyi gerektiren zorlu bir s\u00fcre\u00e7 olabilir. Neyse ki, a\u00e7\u0131k kaynak d\u00fcnyas\u0131n\u0131n kalbi GitHub, prompt m\u00fchendisli\u011finin evrimine y\u00f6n veren say\u0131s\u0131z de\u011ferli kayna\u011fa ev sahipli\u011fi yap\u0131yor. Bu makalede, size bu s\u00fcreci h\u0131zland\u0131racak ve aylarca s\u00fcrecek deneme yan\u0131lmadan kurtaracak 5 \u00f6nemli GitHub deposunu tan\u0131taca\u011f\u0131z. Bu depolar, sadece temel kavramlar\u0131 \u00f6\u011frenmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda ileri d\u00fczey teknikleri, ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131n\u0131 ve en iyi pratikleri ke\u015ffetmenizi sa\u011flayacak.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-11-01T03:01:20+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"20 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Prompt M\u00fchendisli\u011fi: GitHub&#8217;daki 5 Repo ile Uzmanla\u015f\u0131n\",\"datePublished\":\"2025-11-01T03:01:20+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/\"},\"wordCount\":3966,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"articleSection\":[\"Git\"],\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/\",\"name\":\"Prompt M\u00fchendisli\u011fi: GitHub'daki 5 Repo ile Uzmanla\u015f\u0131n\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-11-01T03:01:20+00:00\",\"description\":\"Yapay zeka sistemleriyle ileti\u015fim kurma sanat\u0131 olan prompt m\u00fchendisli\u011fi, \u00e7a\u011f\u0131m\u0131z\u0131n en dinamik ve h\u0131zla geli\u015fen alanlar\u0131ndan biri haline geldi. B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri'nin (LLM) y\u00fckseli\u015fiyle birlikte, bu sistemlerden en verimli ve do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 almak, kritik bir yetkinlik haline geldi. Ancak bu alanda ustala\u015fmak, s\u0131k s\u0131k deneme yan\u0131lma yoluyla ilerlemeyi gerektiren zorlu bir s\u00fcre\u00e7 olabilir. Neyse ki, a\u00e7\u0131k kaynak d\u00fcnyas\u0131n\u0131n kalbi GitHub, prompt m\u00fchendisli\u011finin evrimine y\u00f6n veren say\u0131s\u0131z de\u011ferli kayna\u011fa ev sahipli\u011fi yap\u0131yor. Bu makalede, size bu s\u00fcreci h\u0131zland\u0131racak ve aylarca s\u00fcrecek deneme yan\u0131lmadan kurtaracak 5 \u00f6nemli GitHub deposunu tan\u0131taca\u011f\u0131z. Bu depolar, sadece temel kavramlar\u0131 \u00f6\u011frenmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda ileri d\u00fczey teknikleri, ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131n\u0131 ve en iyi pratikleri ke\u015ffetmenizi sa\u011flayacak.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Prompt M\u00fchendisli\u011fi: GitHub&#8217;daki 5 Repo ile Uzmanla\u015f\u0131n\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Prompt M\u00fchendisli\u011fi: GitHub'daki 5 Repo ile Uzmanla\u015f\u0131n","description":"Yapay zeka sistemleriyle ileti\u015fim kurma sanat\u0131 olan prompt m\u00fchendisli\u011fi, \u00e7a\u011f\u0131m\u0131z\u0131n en dinamik ve h\u0131zla geli\u015fen alanlar\u0131ndan biri haline geldi. B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri'nin (LLM) y\u00fckseli\u015fiyle birlikte, bu sistemlerden en verimli ve do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 almak, kritik bir yetkinlik haline geldi. Ancak bu alanda ustala\u015fmak, s\u0131k s\u0131k deneme yan\u0131lma yoluyla ilerlemeyi gerektiren zorlu bir s\u00fcre\u00e7 olabilir. Neyse ki, a\u00e7\u0131k kaynak d\u00fcnyas\u0131n\u0131n kalbi GitHub, prompt m\u00fchendisli\u011finin evrimine y\u00f6n veren say\u0131s\u0131z de\u011ferli kayna\u011fa ev sahipli\u011fi yap\u0131yor. Bu makalede, size bu s\u00fcreci h\u0131zland\u0131racak ve aylarca s\u00fcrecek deneme yan\u0131lmadan kurtaracak 5 \u00f6nemli GitHub deposunu tan\u0131taca\u011f\u0131z. Bu depolar, sadece temel kavramlar\u0131 \u00f6\u011frenmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda ileri d\u00fczey teknikleri, ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131n\u0131 ve en iyi pratikleri ke\u015ffetmenizi sa\u011flayacak.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Prompt M\u00fchendisli\u011fi: GitHub'daki 5 Repo ile Uzmanla\u015f\u0131n","og_description":"Yapay zeka sistemleriyle ileti\u015fim kurma sanat\u0131 olan prompt m\u00fchendisli\u011fi, \u00e7a\u011f\u0131m\u0131z\u0131n en dinamik ve h\u0131zla geli\u015fen alanlar\u0131ndan biri haline geldi. B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri'nin (LLM) y\u00fckseli\u015fiyle birlikte, bu sistemlerden en verimli ve do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 almak, kritik bir yetkinlik haline geldi. Ancak bu alanda ustala\u015fmak, s\u0131k s\u0131k deneme yan\u0131lma yoluyla ilerlemeyi gerektiren zorlu bir s\u00fcre\u00e7 olabilir. Neyse ki, a\u00e7\u0131k kaynak d\u00fcnyas\u0131n\u0131n kalbi GitHub, prompt m\u00fchendisli\u011finin evrimine y\u00f6n veren say\u0131s\u0131z de\u011ferli kayna\u011fa ev sahipli\u011fi yap\u0131yor. Bu makalede, size bu s\u00fcreci h\u0131zland\u0131racak ve aylarca s\u00fcrecek deneme yan\u0131lmadan kurtaracak 5 \u00f6nemli GitHub deposunu tan\u0131taca\u011f\u0131z. Bu depolar, sadece temel kavramlar\u0131 \u00f6\u011frenmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda ileri d\u00fczey teknikleri, ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131n\u0131 ve en iyi pratikleri ke\u015ffetmenizi sa\u011flayacak.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-11-01T03:01:20+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"20 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Prompt M\u00fchendisli\u011fi: GitHub&#8217;daki 5 Repo ile Uzmanla\u015f\u0131n","datePublished":"2025-11-01T03:01:20+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/"},"wordCount":3966,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"articleSection":["Git"],"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/","name":"Prompt M\u00fchendisli\u011fi: GitHub'daki 5 Repo ile Uzmanla\u015f\u0131n","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-11-01T03:01:20+00:00","description":"Yapay zeka sistemleriyle ileti\u015fim kurma sanat\u0131 olan prompt m\u00fchendisli\u011fi, \u00e7a\u011f\u0131m\u0131z\u0131n en dinamik ve h\u0131zla geli\u015fen alanlar\u0131ndan biri haline geldi. B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri'nin (LLM) y\u00fckseli\u015fiyle birlikte, bu sistemlerden en verimli ve do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 almak, kritik bir yetkinlik haline geldi. Ancak bu alanda ustala\u015fmak, s\u0131k s\u0131k deneme yan\u0131lma yoluyla ilerlemeyi gerektiren zorlu bir s\u00fcre\u00e7 olabilir. Neyse ki, a\u00e7\u0131k kaynak d\u00fcnyas\u0131n\u0131n kalbi GitHub, prompt m\u00fchendisli\u011finin evrimine y\u00f6n veren say\u0131s\u0131z de\u011ferli kayna\u011fa ev sahipli\u011fi yap\u0131yor. Bu makalede, size bu s\u00fcreci h\u0131zland\u0131racak ve aylarca s\u00fcrecek deneme yan\u0131lmadan kurtaracak 5 \u00f6nemli GitHub deposunu tan\u0131taca\u011f\u0131z. Bu depolar, sadece temel kavramlar\u0131 \u00f6\u011frenmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda ileri d\u00fczey teknikleri, ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131n\u0131 ve en iyi pratikleri ke\u015ffetmenizi sa\u011flayacak.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/prompt-muhendisligi-githubdaki-5-repo-ile-uzmanlasin\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Prompt M\u00fchendisli\u011fi: GitHub&#8217;daki 5 Repo ile Uzmanla\u015f\u0131n"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33295","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=33295"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33295\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=33295"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=33295"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=33295"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}