ChatGPT Gizli Kodları: 64 Kodla Bilgiyi Açığa Çıkar

ChatGPT’nin sunduğu sınırsız potansiyeli keşfetmek için girift komutlar veya uzun talimatlar yazmaya gerek yok. Artık tek yapmanız gereken, mesajınızın başına ekleyeceğiniz birkaç basit kod ve komutla yapay zekanın yanıtlarını kişiselleştirmek. Bu “gizli kodlar“, ChatGPT’nin performansını artıran, yanıtları daha yaratıcı, çeşitli ve amaca uygun hale getiren güçlü araçlardır.

Gelişmiş komutlar ve “gizli kodlar” sayesinde, bu güçlü yapay zeka aracından çok daha etkili ve kişiselleştirilmiş yanıtlar alabilirsiniz. İşte sizin için hazırladığımız ChatGPT’nin yanıtlarını özelleştirmenize ve zenginleştirmenize yardımcı olacak derinlemesine bir rehber:

1. Parametreye Dayalı ChatGPT Gizli Kodları

Bu kodlar, ChatGPT’nin çıktılarını doğrudan kontrol etmenizi sağlayarak yanıtların kalitesini, yaratıcılığını ve yapısını ince ayarlamanıza olanak tanır.

• temp (Sıcaklık):
  • Ne İşe Yarar: Cevabın ne kadar rastgele veya yaratıcı olacağını belirler.
  • Detaylı Açıklama: Yüksek değerler (örneğin, 0.9), daha çeşitli, beklenmedik ve yaratıcı yanıtlar üretilmesini sağlar. Düşük değerler (örneğin, 0.2) ise daha odaklanmış, deterministik ve tekrarlayan yanıtlar almanızı sağlar. Yaratıcı yazarlık, fikir üretme gibi durumlarda yüksek, bilgi çıkarma veya özetleme gibi durumlarda düşük temp değeri tercih edilebilir.
  • Örnek Kullanım: temp: 0.8 Bir bilimkurgu hikayesi yaz.
• div_penalty (Çeşitlilik Cezası):
  • Ne İşe Yarar: Üretilen metindeki kelime çeşitliliğini artırır.
  • Detaylı Açıklama: Bu parametre, aynı kelimelerin veya ifadelerin metin içinde tekrar kullanılmasına karşı bir ceza uygular. Yüksek değerler, ChatGPT’yi daha geniş bir kelime dağarcığı kullanmaya teşvik eder, bu da metni daha akıcı ve ilgi çekici hale getirir.
  • Örnek Kullanım: div_penalty: 1.5 Daha çeşitli kelimelerle bir paragraf yaz.
• max_tokens (Maksimum Token):
  • Ne İşe Yarar: Cevabın uzunluğunu belirler.
  • Detaylı Açıklama: Tokenlar, kelimelerin veya kelime parçacıklarının bir temsili olarak düşünülebilir. Bu parametre, üretilecek cevabın maksimum token sayısını sınırlar. Kısa yanıtlar istediğinizde bu değeri düşük tutmanız, uzun analizler istediğinizde ise yüksek tutmanız gerekir.
  • Örnek Kullanım: max_tokens: 50 Kısa bir tanım yap.
• top_p (Top-p Örneklemesi):
  • Ne İşe Yarar: Kelime seçiminin olasılık dağılımını kontrol ederek çeşitliliği ayarlar.
  • Detaylı Açıklama: top_p değeri, bir sonraki kelimenin seçileceği olası kelime kümesinin birikimli olasılık eşiğini belirler. Düşük top_p değerleri (örneğin, 0.7), en olası kelimeler arasından seçim yaparken, yüksek değerler daha az olası kelimelerin de değerlendirilmesine izin verir. Bu, metnin hem anlamlı hem de bazen şaşırtıcı derecede yaratıcı olmasını sağlar.
  • Örnek Kullanım: top_p: 0.7 Ormanda geçen bir macerayı anlat.
• freq_penalty (Frekans Cezası):
  • Ne İşe Yarar: Metin içinde sık kullanılan kelimeleri cezalandırarak, daha az tekrar edilmesini sağlar.
  • Detaylı Açıklama: freq_penalty, daha önce metinde sıkça kullanılmış kelimelerin tekrar kullanılma olasılığını azaltır. Bu, metnin daha akıcı olmasına ve aynı kelimeye takılıp kalmamasına yardımcı olur.
  • Örnek Kullanım: freq_penalty: 1 Farklı kelimelerle bir cümle yaz.
• pres_penalty (Sunum Cezası):
  • Ne İşe Yarar: Cevapta girdide geçen kelimelerin tekrarını engeller veya teşvik eder.
  • Detaylı Açıklama: pres_penalty, girdideki belirli kelimelerin veya ifadelerin yanıtta ne kadar tekrar edebileceğini kontrol eder. Negatif değerler tekrarı teşvik ederken, pozitif değerler tekrarı azaltır. Bu, özellikle belirli bir ifadeyi vurgulamak veya kaçınmak istediğinizde faydalıdır.
  • Örnek Kullanım: pres_penalty: -1 Şu cümleyi tekrar et: Hızlı kahverengi tilki tembel köpeğin üzerinden atladı.
• best_of:
  • Ne İşe Yarar: Birden fazla cevap üretip en iyisini seçer.
  • Detaylı Açıklama: Belirtilen sayıda (örneğin, 3) farklı cevap üretilir ve bu cevaplar arasından en yüksek olasılığa sahip olan, yani ChatGPT’ye göre en iyi olduğu düşünülen yanıt seçilir. Bu, daha kaliteli ve tutarlı sonuçlar elde etmek için etkili bir yöntemdir.
  • Örnek Kullanım: best_of: 3 Egzersizin faydalarını açıkla.
• n:
  • Ne İşe Yarar: Belirtilen sayıda farklı yanıt varyasyonu üretir.
  • Detaylı Açıklama: best_of‘dan farklı olarak, n parametresi sadece en iyisini seçmek yerine, belirtilen sayıda tamamen farklı cevap üretilmesini sağlar. Bu, bir konu hakkında farklı bakış açıları veya çeşitli fikirler toplamak istediğinizde kullanışlıdır.
  • Örnek Kullanım: n: 4 Yaratıcı kullanım önerileri ver.
• echo:
  • Ne İşe Yarar: Yanıtta girdinin (prompt’un) tekrar edilip edilmeyeceğini kontrol eder.
  • Detaylı Açıklama: echo: true olarak ayarlandığında, ChatGPT yanıtının başına verdiğiniz komutu veya sorguyu da ekler. Bu, özellikle çıktıları otomatik işlerken veya belirli bir yapıya göre sıralarken faydalı olabilir.
  • Örnek Kullanım: echo: true Dengeli beslenmenin önemi hakkında bilgi ver.
• stop_sequences (Durdurma Sıraları):
  • Ne İşe Yarar: Cevap belirli kelimelere veya ifadelere geldiğinde üretimi durdurur.
  • Detaylı Açıklama: Bu, cevabın istenmeyen bir noktaya kadar uzamasını engellemek için güçlü bir kontrol mekanizmasıdır. Belirtilen “durdurma sıraları”na ulaşıldığında ChatGPT metin üretmeyi bırakır.
  • Örnek Kullanım: stop_sequences: ["Sonuç:", "Özetle"] Fotosentezi açıkla.
• user_attributes (Kullanıcı Nitelikleri):
  • Ne İşe Yarar: Kullanıcının özelliklerine göre kişiselleştirilmiş yanıtlar almanızı sağlar.
  • Detaylı Açıklama: Bu parametre, yaş, ilgi alanları gibi kullanıcıya ait bilgileri modele ileterek, yanıtların daha hedeflenmiş ve kişisel olmasına olanak tanır.
  • Örnek Kullanım: user_attributes: {"yaş": "30", "ilgi": ["teknoloji", "seyahat"]} Teknoloji meraklıları için öneriler ver.

2. Pratik ve Kolay Kullanılan Komutlar

Bu komutlar, karmaşık parametrelerle uğraşmadan, doğrudan ve hızlı bir şekilde belirli türde yanıtlar almanızı sağlar.

• ELI5 (“Explain Like I’m 5” – 5 Yaşındaki Gibi Açıkla):
  • Ne İşe Yarar: Karmaşık konuları çok basit ve anlaşılır bir dilde açıklanmasını sağlar.
  • Detaylı Açıklama: Bilimsel, teknik veya soyut bir konuyu, sanki beş yaşındaki bir çocuğa anlatıyormuş gibi, en temel benzetmelerle ve basit kelimelerle açıklamasını istersiniz. Bu, konuyu hızlıca kavramak için idealdir.
  • Örnek Kullanım:ELI5: Kuantum fiziği nedir?
    • Yanıt Örneği: “Kuantum fiziği, süper minik şeylerin (atomlar ve elektronlar gibi) nasıl davrandığını anlatan garip kuralları olan bir bilimdir. Bazen aynı anda hem burada hem de orada olabilirler, tıpkı sihir gibi!”
• TLDR (“Too Long; Didn’t Read” – Çok Uzun; Okumadım):
  • Ne İşe Yarar: Uzun metinlerin veya makalelerin kısa ve öz bir özetini almanızı sağlar.
  • Detaylı Açıklama: Bir metni yapıştırır ve ardından TLDR: komutunu ekleyerek, metnin ana fikrini, en önemli noktalarını belirten kısa bir özet istersiniz.
  • Örnek Kullanım:TLDR: (Uzun makale metnini buraya yapıştırın)
    • Yanıt Örneği: “Kısa bir özet: Makale, yapay zekanın işgücü piyasasına etkilerini ele alıyor, yeni beceriler gerektireceğini ve bazı işlerin dönüşeceğini belirtiyor…”
• Jargonize:
  • Ne İşe Yarar: Verilen metni, belirli bir sektör veya uzmanlık alanına özgü jargonu kullanarak yeniden yazar.
  • Detaylı Açıklama: Bir metni daha teknik, profesyonel veya endüstriyel bir dille yeniden ifade etmek istediğinizde bu komutu kullanırsınız. Bu, uzmanlarla iletişim kurarken veya belirli bir alana özgü terminolojiyi anlamak istediğinizde faydalıdır.
  • Örnek Kullanım:Jargonize: Bu projeyi kısa özetle.
    • Yanıt Örneği: “Bu proje, entegre çözümlerin ölçeklenebilirliğini optimize ederek, paydaşların operasyonel verimliliğini maksimize etmeyi amaçlamaktadır.”
• Humanize:
  • Ne İşe Yarar: Üretilen metne daha doğal, insancıl ve samimi bir ton katar.
  • Detaylı Açıklama: Yapay zeka tarafından üretilen, bazen fazla robotik veya resmi gelebilen metinleri daha sıcak, sohbetvari ve empatik bir hale getirmek için kullanılır. Bu, özellikle kişisel mesajlar, blog yazıları veya e-postalar için idealdir.
  • Örnek Kullanım:Humanize: Bu maili daha sıcak hale getir.
    • Yanıt Örneği: “Merhaba [İsim], umarım iyisindir. Size bir konuda danışmak istiyordum…”

3. Ekstra Gelişmiş Ayarlar: Modelin Davranışını Derinden Etkileyin

Bu ayarlar, daha çok API entegrasyonları veya gelişmiş kullanıcılar için geçerli olsa da, modelin temel çalışma prensiplerini anlamak açısından önemlidir.

REKLAM

• system_level_settings (Sistem Seviyesi Ayarlar):
  • Ne İşe Yarar: Modelin hafızası, işlem hızı gibi temel operasyonel parametrelerini ayarlama imkanı sunar.
  • Detaylı Açıklama: Bu parametreler, genellikle API aracılığıyla kullanılır ve modelin daha uzun bağlamları hatırlamasını, daha hızlı yanıt vermesini veya belirli güvenlik protokollerini etkinleştirmesini sağlayabilir. Gelişmiş kullanıcılar için yanıtların kalitesini ve hızını optimize etmek adına güçlü bir araçtır.
  • Örnek Kullanım: system_level_settings: {"memory": "high", "processing_speed": "fast"} Yapay zekanın iş piyasası etkisini analiz et.

4. Açıklamalı Komutlar ve Modlar: Öğrenme ve Analiz İçin Araçlar

Bu komutlar, ChatGPT’yi bir bilgi kaynağı olmanın ötesine taşıyarak, bir öğretmen, analist veya tartışma ortağı haline getirir.

• Açıklama ve Öğrenme Komutları:
  • ELI5: En basit şekilde açıklama (yukarıda detaylandırıldı).
  • SIMPLIFY: Karmaşık konuyu basitleştirme.
  • ANALOGY: Benzetme veya metafor kullanarak anlatma.
  • TEACH BACK: Öğrendiğini tekrar etmesini ve düzeltmesini isteme.
  • SOCRATIC MODE: Doğrudan cevap vermek yerine, sorular sorarak kullanıcının konuyu kendi kendine keşfetmesini sağlama. Bu, derinlemesine öğrenme için etkilidir.
  • CHAIN OF THOUGHT: Bir problemi adım adım düşünerek, mantıksal çıkarımlarla çözmesini isteme. Bu, yapay zekanın muhakeme sürecini anlamak için de önemlidir.
  • FIRST PRINCIPLES: Bir konuyu en temel, ayrıştırılamaz unsurlarına indirgeyerek açıklama. Bu, bir konunun “neden”ini anlamak için kullanılır.

• Özet, Formatlama ve Analiz Komutları:
  • TLDR: Uzun metni özetleme (yukarıda detaylandırıldı).
  • EXEC SUMMARY: Bir raporun veya belgenin ana çıktılarını içeren icra özeti çıkarma.
  • BRIEFLY: Kısa ve öz bir şekilde yanıt verme.
  • CHECKLIST: Belirli bir görev için yapılacaklar listesi oluşturma.
  • OUTLINE: Bir konu hakkında ana başlıklar ve alt maddeler içeren bir taslak veya plan hazırlama.
  • SWOT: Bir konu, proje veya durum için Güçlü Yönler (Strengths), Zayıf Yönler (Weaknesses), Fırsatlar (Opportunities) ve Tehditler (Threats) analizini yapma.
  • PROS/CONS: Belirli bir eylemin, fikrin veya durumun artılarını ve eksilerini listeleme.
  • DRAFT | REVIEW | PUBLISH: Bir metnin taslağını oluşturma, ardından bu taslağı gözden geçirme ve son olarak yayımlanmaya hazır hale getirme süreçlerini yönetme.
  • 3-PASS ANALYSIS: Bir metni önce hızlıca gözden geçirme, sonra detaylı okuma ve son olarak eleştirel bir bakış açısıyla analiz etme adımlarını izleme.

5. Rol ve Ses Ayarı Komutları: Kimliğinizi ve Tonunuzu Değiştirin

Bu komutlar, ChatGPT’nin kimlik benimsemesini ve farklı tonlarda yanıt vermesini sağlayarak iletişiminizi çeşitlendirir.

• ACT AS / ROLE:
  • Ne İşe Yarar: Belirli bir mesleğe, role veya karaktere bürünerek yanıt vermesini sağlar.
  • Detaylı Açıklama: ACT AS: Doktor komutuyla tıbbi tavsiyeler alabilir, ROLE: CEO ile bir şirket lideri gibi analizler isteyebilirsiniz. Bu, belirli bir perspektiften bilgi almak veya bir senaryoyu canlandırmak için kullanılır.
  • Örnek Kullanım:Act as a doctor: Soğuk algınlığında neler yapılmalı?
    • Yanıt Örneği: “Bir doktor olarak öncelikle bol sıvı almanı ve dinlenmeni öneririm. Ayrıca…”
• AUDIENCE:
  • Ne İşe Yarar: Cevabın hitap edeceği hedef kitleyi belirler.
  • Detaylı Açıklama: Yanıtı bir çocuğa mı, bir uzmana mı, yoksa genel bir kitleye mi yönelik hazırlayacağını belirtebilirsiniz. Bu, dilin karmaşıklığını ve içeriğin odak noktasını ayarlar.
  • Örnek Kullanım:Audience: Üniversite öğrencileri. Zaman yönetimi ipuçları ver.
    • Yanıt Örneği: “Üniversite öğrencileri için zaman yönetimi ipuçları: Derslere ve ödevlere öncelik verin, küçük molalarla çalışın, sosyal hayatınızı da ihmal etmeyin…”
• TONE:
  • Ne İşe Yarar: Cevabın duygusal tonunu ayarlar.
  • Detaylı Açıklama: Yanıtın resmi, samimi, mizahi, ciddi veya coşkulu olmasını isteyebilirsiniz. Bu, metnin genel havasını büyük ölçüde etkiler.
  • Örnek Kullanım:Tone: Espirili. Dünya nasıl daha güzel bir yer olurdu?
    • Yanıt Örneği: “Daha fazla çikolata ve daha az pazartesiyle başlamak fena olmazdı! Belki de herkesin uçan bir halısı olsa? Kim bilir!”

6. Teknik ve Veri Odaklı Komutlar: Kodlama ve Analiz İçin Güçlü Araçlar

Bu komutlar, ChatGPT’yi bir kodlama yardımcısı, veri analisti veya şablon oluşturucu olarak kullanmanızı sağlar.

• SQL:
  • Ne İşe Yarar: Veritabanı sorgulama dili olan SQL komutları oluşturur.
  • Detaylı Açıklama: Belirli bir veritabanı tablosundan veri çekme, filtreleme veya güncelleme gibi SQL komutları yazmasını isteyebilirsiniz.
  • Örnek Kullanım:SQL: “Çalışanlar” tablosundan maaşı 10.000’den yüksek olanları seç.
    • Yanıt Örneği: SELECT * FROM Calisanlar WHERE maas > 10000;
• REGEX:
  • Ne İşe Yarar: Düzenli ifadeler (Regular Expressions) desenleri oluşturur.
  • Detaylı Açıklama: E-posta adresleri, telefon numaraları veya belirli metin formatlarını doğrulamak/eşleştirmek için kullanılan karmaşık desenler yazmanızı sağlar.
  • Örnek Kullanım:Regex: E-posta adreslerini doğrulamak için desen yaz.
    • Yanıt Örneği: ^[\w\.-]+@[\w\.-]+\.\w+$
• FORMAT AS:
  • Ne İşe Yarar: Verilen metni istenen formatta yeniden yapılandırır.
  • Detaylı Açıklama: Metni JSON, Markdown, tablo, liste veya belirli bir şablona göre biçimlendirmesini isteyebilirsiniz.
  • Örnek Kullanım:Format as: Markdown. “Yaz mevsimi güzeldir.”
    • Yanıt Örneği: # Yaz mevsimi güzeldir
• LIST:
  • Ne İşe Yarar: Belirli bir konu hakkında maddeler halinde bir liste oluşturur.
  • Detaylı Açıklama: Tek bir kelime veya kısa bir ifade ile istediğiniz konudaki öğelerin bir listesini oluşturmasını istersiniz.
  • Örnek Kullanım:List: Bilgisayar türlerini yaz.
    • Yanıt Örneği: - Masaüstü - Dizüstü - Tablet
• DEBUG:
  • Ne İşe Yarar: Verilen kod parçasındaki hataları bulur ve düzeltme önerileri sunar.
  • Detaylı Açıklama: Özellikle yazılım geliştiriciler için, kod satırlarını yapıştırıp hata ayıklamasını istediğinizde kullanışlıdır. Hatanın nerede olduğunu ve nasıl düzeltileceğini açıklar.
  • Örnek Kullanım:Debug: Hatalı Python kodunu bul ve düzelt.
    • Yanıt Örneği: “Hatanın kaynağı ‘x’ fonksiyonunda eksik parametre. Düzeltilmesi gereken satır şudur: fonksiyon_adi(parametre1, parametre2, yeni_parametre)“

7. İleri Mantık, Düşünme ve Eleştiri Komutları: Derinlemesine Analiz ve Değerlendirme

Bu komutlar, ChatGPT’yi sadece bilgi veren bir araçtan çıkarıp, analitik ve eleştirel düşünme yeteneği olan bir ortağa dönüştürür.

• SYSTEMATIC BIAS CHECK:
  • Ne İşe Yarar: Üretilen yanıtı potansiyel sosyal, politik veya diğer önyargılara karşı analiz eder.
  • Detaylı Açıklama: Yapay zekanın verdiği cevaplarda örtük veya açık önyargı olup olmadığını değerlendirmek için kullanılır. Bu, daha tarafsız ve dengeli bilgiler almanızı sağlar.
  • Örnek Kullanım:Systematic bias check: Verilen öneride sosyal önyargı var mı?
    • Yanıt Örneği: “Cevap genellenebilir ancak farklı toplumlarda veya kültürlerde bu önerinin geçerliliği değişiklik gösterebilir, bu açıdan ek bağlam gerekebilir.”
• REFLECTIVE MODE:
  • Ne İşe Yarar: Kendi ürettiği yanıtları analiz etmesini ve değerlendirmesini ister.
  • Detaylı Açıklama: ChatGPT’nin kendi çıktısının kalitesini, yeterliliğini veya eksiklerini değerlendirmesini sağlar. Bu, yanıtların daha iyi hale getirilmesi için geri bildirim döngüsü oluşturur.
  • Örnek Kullanım:Reflective mode: Cevabın yeterli mi?
    • Yanıt Örneği: “Cevabım konuyu temel hatlarıyla ele aldı, ancak daha fazla örnekle zenginleştirilebilir ve bazı teknik terimler daha basit açıklanabilir.”
• EVAL-SELF:
  • Ne İşe Yarar: Kendi yanıtının mantıklı, doğru ve tutarlı olup olmadığını değerlendirir.
  • Detaylı Açıklama: Üretilen çözümün mantıksallığını, doğruluğunu ve pratikliğini sorgular. Bu, özellikle karmaşık problem çözme görevlerinde kullanılır.
  • Örnek Kullanım:Eval-self: Çözüm mantıklı mı?
    • Yanıt Örneği: “Önerdiğim yöntem mantıklı görünüyor, ancak daha kısa ve pratik bir yol da denenebilir. Bu çözümün uygulanabilirliğini de göz önünde bulundurmak gerekir.”
• FIRST PRINCIPLES:
  • Ne İşe Yarar: Bir konuyu en temel, ayrıştırılamaz unsurlarına indirgeyerek açıklar.
  • Detaylı Açıklama: Karmaşık bir olgunun veya teknolojinin kökenine inerek, en basit gerçeklerden yola çıkarak bir açıklama sunar. Bu, konunun derinlemesine anlaşılmasını sağlar.
  • Örnek Kullanım:First principles: Neden uçaklar uçar?
    • Yanıt Örneği: “Uçaklar, kanatlarının üstündeki ve altındaki hava akış hızları arasındaki farktan kaynaklanan basınç farkı sayesinde yukarıya doğru bir kaldırma kuvveti oluşturarak uçar. Bernoulli prensibi bunu açıklar.”

8. Kreatif ve Oyunlaştırılmış Komutlar: Eğlenerek Öğrenin ve Fikir Üretin

Bu komutlar, ChatGPT ile etkileşimi daha eğlenceli ve yaratıcı hale getirir.

• POEM / HAIKU / STORYTELL:
  • Ne İşe Yarar: Belirtilen formatta (şiir, haiku, hikaye vb.) yaratıcı metinler üretir.
  • Detaylı Açıklama: Belirli bir konu hakkında kısa bir şiir, bir haiku veya bir hikaye yazmasını isteyebilirsiniz. Bu, yaratıcı fikirleri tetiklemek veya belirli bir konuyu sanatsal bir dille ifade etmek için kullanılır.
  • Örnek Kullanım:Poem: Bahar hakkında kısa bir şiir yaz.
    • Yanıt Örneği: “Tomurcuk açtı ağaçlar, / Kırda çocuklar koşar. / Güneş yüzleri ısıtır, / Bahar geldi, neşe saçar.”
• CHARACTER:
  • Ne İşe Yarar: Belirli bir karakterin veya senaryonun rolünü üstlenerek yanıt verir.
  • Detaylı Açıklama: Bir dedektif gibi olay analizi yapmasını, bir baba gibi tavsiye vermesini veya herhangi bir kurgusal karakter gibi konuşmasını isteyebilirsiniz.
  • Örnek Kullanım:Role: Dedektif. Olayı analiz et.
    • Yanıt Örneği: “Bir dedektif olarak olay yerinde şunu fark ediyorum: İzler zeminde belli belirsiz görünüyor, cinayet silahı ise kurbanın yanında değil…”
• JESTER / DADMODE:
  • Ne İşe Yarar: Mizahi veya babacan bir tonda yanıt verir.
  • Detaylı Açıklama: Bu komutlar, daha rahat ve eğlenceli bir etkileşim için kullanılır.espri anlayışı veya tatlı-sert tavsiyeler almanızı sağlar.
  • Örnek Kullanım:Tone: Dad mode. Bana hayat dersi ver.
    • Yanıt Örneği: “Evlat, unutma ki en iyi dersler bazen en zor zamanlarda alınır. Ve her zaman yapabileceğinin en iyisini yapmaya çalış, tamam mı?”

9. Kısıt ve Simülasyon Komutları: Kontrollü Ortamlar ve Senaryolar Oluşturun

Bu komutlar, ChatGPT’yi belirli kurallar dahilinde veya simüle edilmiş senaryolar içinde çalıştırarak, belirli sonuçları analiz etmenize olanak tanır.

• GUARDRAIL:
  • Ne İşe Yarar: Cevabın belirli kurallar ve sınırlar dahilinde kalmasını sağlar.
  • Detaylı Açıklama: Etik kurallar, içerik politikaları veya kişisel veri kısıtlamaları gibi önceden belirlenmiş sınırlar içinde yanıt üretmesini istersiniz. Bu, güvenli ve uygun çıktılar almanızı garanti eder.
  • Örnek Kullanım:Guardrail: Cevap belirli kurallar ve sınırlar içinde olmalı.
    • Yanıt Örneği: “İçerik politikalarına uygun, kişisel veri içermeyen ve genel etik standartlara saygılı bir yanıt sunulmuştur.”
• CONSTRAINT MODE:
  • Ne İşe Yarar: Yanıtın belirli mantıksal veya içeriksel kısıtlamalara uymasını sağlar.
  • Detaylı Açıklama: Örneğin, belirli bir kelimeyi kullanmamak, belirli bir yapıya uymak veya belirli bir mantıksal argümanı takip etmek gibi özel kısıtlamalar uygulayabilirsiniz.
  • Örnek Kullanım: Constraint mode: Cevapta 'yapay zeka' kelimesini kullanma.
• FRICTION SIMULATION:
  • Ne İşe Yarar: Karşılaşılabilecek zorlukları ve engelleri simüle eder.
  • Detaylı Açıklama: Bir proje planlarken veya bir strateji geliştirirken, sürecin karşılaşabileceği olası aksilikleri, problemleri ve zorlukları önceden tahmin etmek ve simüle etmek için kullanılır.
  • Örnek Kullanım:Friction simulation: Bir ürün lansmanında karşılaşılabilecek zorlukları simüle et.
    • Yanıt Örneği: “Potansiyel zorluklar arasında tedarik zinciri aksaklıkları, rakip ürünlerin pazar etkisi, beklenmedik teknik sorunlar ve hedef kitlede düşük kabul görme yer alabilir.”
• MULTI-AGENT SIMULATION:
  • Ne İşe Yarar: Birden fazla rol veya karakter arasında bir diyalog veya senaryo oluşturur.
  • Detaylı Açıklama: Farklı bakış açılarını veya etkileşimleri canlandırmak için kullanılır. Örneğin, bir proje yöneticisi, bir geliştirici ve bir tasarımcının bir araya gelip proje hakkında tartıştığı bir simülasyon oluşturabilirsiniz.
  • Örnek Kullanım:Multi-agent simulation: Takım içinde bir proje tartışması simüle et.
    • Yanıt Örneği:
      • Proje Yöneticisi: “Ekip, önümüzdeki sprintte hangi araçları kullanmalıyız? Zamanımız kısıtlı.”
      • Geliştirici: “Bence React ile ilerlemeliyiz, bu altyapı daha hızlı prototipleme imkanı sunar.”
      • Tasarımcı: “Kullanıcı deneyimi açısından React’ın esnekliği bizim için önemli, ancak UI kit uyumluluğunu da kontrol etmeliyiz.”

10. Kombinasyon ve Katmanlı Kullanım

En gelişmiş kullanım, bu komutları birleştirerek çok katmanlı ve özelleştirilmiş çıktılar almaktır.

• CHAIN_OF_THOUGHT + ANALYZE:
  • Ne İşe Yarar: Bir problemi adım adım kırarak analiz eder ve sonuçları değerlendirir.
  • Detaylı Açıklama: Önce problemi küçük parçalara ayırmasını (Chain of Thought), ardından her bir adımı ve genel sonucu analiz etmesini (Analyze) istersiniz. Bu, karmaşık sorunları çözmek ve mantıksal çıkarımları anlamak için idealdir.
  • Örnek Kullanım: Chain_of_thought + Analyze: Bu veri setindeki trendleri analiz et.
• CODE_FIX:
  • Ne İşe Yarar: Hatalı kod bulur ve düzeltme önerileri sunar.
  • Detaylı Açıklama: Belirli bir programlama dilindeki hatalı bir kod bloğunu verdiğinizde, model hatanın yerini tespit eder ve düzeltilmiş kodu sunar.
  • Örnek Kullanım: Code_fix: Hatalı Python kodunu bul ve düzelt.
• IDEA_PITCH:
  • Ne İşe Yarar: Yeni bir iş fikrini kısaca ve ikna edici bir şekilde anlatır.
  • Detaylı Açıklama: Bir iş fikrinizin ana hatlarını verir ve bunu potansiyel yatırımcılara veya paydaşlara sunmak için kısa, etkili ve ikna edici bir “pitch” haline getirmesini istersiniz.
  • Örnek Kullanım: Idea pitch: Yapay zeka destekli dil öğrenme uygulaması fikrimi anlat.
• CHECKLIST:
  • Ne İşe Yarar: Belirli bir görev için yapılacaklar listesi oluşturur.
  • Detaylı Açıklama: Ev taşıma, sunum hazırlama veya proje yönetimi gibi çeşitli görevler için adım adım takip edilebilir bir kontrol listesi hazırlar.
  • Örnek Kullanım:Checklist: Ev taşırken yapılacaklar listesi oluştur.
    • Yanıt Örneği:
      • Eşyaların paketlenmesi
      • Adres değişikliği bildirimi
      • Yeni evin temizliği
      • Elektrik, su, internet abonelikleri kurulumu
• EXEC SUMMARY:
  • Ne İşe Yarar: Bir proje raporunun veya belgenin kısa özetini çıkarır.
  • Detaylı Açıklama: Uzun ve detaylı bir raporun ana çıktısını, sonuçlarını ve önerilerini içeren kısa bir özet talep eder.
  • Örnek Kullanım:Exec summary: Proje raporunun kısa özeti nedir?
    • Yanıt Örneği: “Projede ana hedefler zamanında tamamlandı, bütçe %10 tasarruf edildi, ekip verimli çalıştı.”
• BRIEFLY:
  • Ne İşe Yarar: Bir konuyu çok kısa ve öz bir şekilde açıklar.
  • Detaylı Açıklama: Bilgi istediğiniz konunun en temel tanımını veya açıklamasını, gereksiz detaylara girmeden alırsınız.
  • Örnek Kullanım:Briefly: İklim değişikliği nedir?
    • Yanıt Örneği: “İklim değişikliği, atmosferdeki sera gazı artışı nedeniyle dünya sıcaklığının artması ve bunun yol açtığı çevresel değişimlerdir.”
• DEV MODE:
  • Ne İşe Yarar: Yazılım geliştirme sürecini adım adım uygular.
  • Detaylı Açıklama: Kod yazma, test etme, hata ayıklama ve sürüm yönetimi gibi yazılım geliştirme yaşam döngüsünün adımlarını taklit eder.
  • Örnek Kullanım: Dev mode: Yazılım geliştirme süreci nasıl olur?
• PM MODE:
  • Ne İşe Yarar: Proje yönetiminde kritik noktaları vurgular.
  • Detaylı Açıklama: Proje yönetiminde zaman yönetimi, kaynak tahsisi, risk değerlendirmesi gibi temel prensipleri öne çıkararak yanıt verir.
  • Örnek Kullanım: PM mode: Proje yönetiminde kritik noktalar nelerdir?
• REFLECTIVE MODE:
  • Ne İşe Yarar: Kendi yanıtlarını analiz eder ve değerlendirir.
  • Detaylı Açıklama: Üretilen yanıtların yeterliliğini, geliştirilmesi gereken yönlerini veya olası eksikliklerini kendi kendine değerlendirir.
  • Örnek Kullanım:Reflective mode: Bu konuşmanın değerlendirmesini yap.
    • Yanıt Örneği: “Reflektif moda göre, konular iyi işlendi ancak bazı detaylar eksik kaldı, daha fazla örnek ve açıklama gerekebilir.”
• NO AUTOPILOT:
  • Ne İşe Yarar: Otomatik ve yüzeyel yanıtlardan kaçınarak, dikkatli ve derinlemesine düşünerek ilerler.
  • Detaylı Açıklama: Modelin sadece ilk aklına gelen bilgiyi değil, daha derinlemesine analiz yaparak, özenli ve düşünsel bir yanıt üretmesini sağlar.
  • Örnek Kullanım: No autopilot: Yanıt verirken dikkatli ve özenli ol.
• PRE-MORTEM:
  • Ne İşe Yarar: Bir projenin veya etkinliğin başarısızlık nedenlerini önceden tahmin eder.
  • Detaylı Açıklama: Bir projenin başarısız olacağını varsayarak, bu başarısızlığa yol açabilecek potansiyel riskleri ve sorunları önceden belirler.
  • Örnek Kullanım:Pre-mortem: Bir proje neden başarısız olurdu?
    • Yanıt Örneği: “Öngörülebilir riskler arasında takım içi iletişim eksikliği, kaynak yetersizliği, beklenmedik teknik aksaklıklar ve paydaşlardan yeterli destek gelmemesi yer alabilir.”
• 3-PASS ANALYSIS:
  • Ne İşe Yarar: Bir metni üç farklı aşamada analiz eder (hızlı okuma, detaylı okuma, eleştirel okuma).
  • Detaylı Açıklama: Karmaşık belgeleri derinlemesine anlamak için kullanılır. İlk geçiş genel fikri verir, ikinci geçiş detayları inceler, üçüncü geçiş ise eleştirel bir değerlendirme yapar.
  • Örnek Kullanım: 3-pass analysis: Bir makaleyi önce hızlıca, sonra detaylı, son olarak eleştirel oku ve özetle.