PromptLab
PromptLab — İPhone ve Android'de işe yarayan prompt'lar yazmayı öğren
PromptLab, prompt mühendisliğini öğreten ücretsiz bir iOS ve Android uygulamasıdır: sistem prompt'ları, few-shot örnekleri, chain-of-thought ve retrieval-augmented generation üzerine 53 kursta, bir prompt'ın neden belirsiz yanıt verdiğini ve yeniden yazılan bir prompt'ın bunu neden yapmadığını öğrenirsin. 20 hata ayıklama görevi sana başarısız bir prompt verir ve nedenini teşhis etmeni ister. 20 rehberli Python projesinde ise bir modelin JSON çıktısını kontrol eder, token'ları bir bütçeye göre sayar ve yanıtları bir değerlendirme ölçütüne göre puanlarsın — hâlâ kafana takılanlar için bir AI mentoruyla birlikte.
- Fiyat
- Ücretsiz, Pro yükseltmesi
- Platformlar
- iOS ve Android
- Diller
- 22
- Yaş derecelendirmesi
- 4+
- Gereksinimler
- iOS 15.1 veya üzeri


Bir kez başarısız olan prompt, işe yarayan bir prompt'tan daha iyi bir derstir.
En iyi uygulamalar listesini okumak, kendinden emin ama yanlış bir model yanıtında hata ayıklamayı öğretmez. Uygulamadaki görevler gerçek bir hatayla başlar — uzayıp giden bir yanıt, uydurulmuş bilgiler, her biri farklı bir formatta dönen üç örnek — ve ardından nedenini açıklamadan önce senden sebebi bulmanı ister.
Nedir
PromptLab, 53 kurs ve yaklaşık 199 derste prompt mühendisliğini öğreten ücretsiz bir iOS ve Android uygulamasıdır. İlk net isteğinden sistem prompt'larına, few-shot örneklerine, chain-of-thought akıl yürütmeye, retrieval-augmented generation'a ve çok ajanlı orkestrasyona kadar ilerlersin. Uygulamada her biri gerçek bir başarısız prompt'la başlayan 20 hata ayıklama görevi, token bütçelerini ve JSON çıktısını kontrol eden ve yanıtları bir değerlendirme ölçütüne göre puanlayan 20 rehberli Python projesi, 75 kalıplık bir kısa rehber ve bir AI mentor bulunur. Kazandığın beceriler tek bir ürüne bağlı kalmak yerine farklı chatbot'lara ve modellere aktarılabilir.
Uygulamanın içinde
Nasıl görünüyor




Kurs
Prompt engineering kursu neleri kapsıyor?
Uygulamanın kendi müfredatından hazırlanan yaklaşık 199 dersten oluşan 53 kurs — ilk AI sohbetinden otomatik prompt optimizasyonuna kadar.
Prompt Yazmanın Temelleri
İlk AI sohbetin, net talimatlar oluşturma, bağlam belirleme, ton ve üslup kontrolü ve modelin tahmin yürütmesini engellemek için kısıtları kullanma.
Formatlar ve İterasyon
AI çıktılarını madde işaretleri, tablolar veya JSON olarak biçimlendirme, promptları yinelemeli şekilde iyileştirme, yaygın prompt hataları ve farklı içerik türleri için prompt oluşturma.
Prompt Mimarisi
Prompt şablonları ve değişkenler, yapılandırılmış prompt mimarisi, system prompt tasarımı, veri çıkarma ve sınıflandırma promptları.
Akıl Yürütme ve İleri Düzey Kalıplar
Chain-of-thought ve tree-of-thought akıl yürütme, few-shot ve in-context learning, ileri düzey prompt tasarım kalıpları ve reasoning model prompt engineering.
Hata Ayıklama ve Güvenlik
Prompt hatalarında hata ayıklama, prompt testi ve regresyon, prompt injection ve savunma, önyargıları ve halüsinasyonları azaltma, guardrails ve çıktı doğrulama.
Belgeler ve Verilerle Çalışma
Uzun belgeleri işleme, retrieval-augmented generation (RAG), gelişmiş RAG yeniden sıralama ve sıkıştırma, JSON Schema ile yapılandırılmış üretim.
Uzmanlaşmış Prompt Oluşturma
Kod üretimi, vision modelleri, görsel üretimi, ses ve voice için prompt engineering; ayrıca promptlarla alan uyarlama.
Ajanlar ve Ölçeklendirme
Prompt zincirleri ve pipeline'lar, araç kullanımı ve ajanlar, çoklu ajan prompt orkestrasyonu, DSPy ile otomatik optimizasyon ve prompt oluşturma ile fine-tuning arasındaki fark.
Nasıl çalışır
Bir oturum nasıl ilerler?
Uygulama, her fikri yalnızca okuduğun bir sayfayla değil, gerçekten yazdığın bir prompt'la veya teşhis etmen gereken bir hatayla eşleştirir.
Kısa bir ders al
Kurs listesini aç ve kaldığın yerden devam et. Her ders beş ila on dakika sürer: önce ve sonra örneği, ardından kendi yazacağın ve herhangi bir chatbot'ta yeniden kullanabileceğin bir prompt.
Gerçek bir hatada hata ayıkla
Bir hata ayıklama görevini tamamla: “kısa ol” denmesine rağmen hâlâ uzayıp giden bir model, üç farklı formatta dönen üç örnek veya kaynak belgede hiç yer almayan kendinden emin bir yanıt. Durumu oku, düzeltmeyi seç ve neden işe yaradığını gör.
Kodda kontrol et, sonra test edil
Rehberli bir Python projesi bu alışkanlığı bir kontrole dönüştürür — token'ları bir bütçeye göre sayar, bir JSON yanıtını ayrıştırır, kişisel verileri anonimleştirir — ardından bir quiz konuyu tamamlar. Bir kavram kafana yatmadığı anda AI mentor yardımına hazırdır; seriler ve hatırlatıcılar da devamlılığı sağlar.
İçinde neler var
Uygulamada neler var?
53
A1'den C2'ye kurslar
İlk net isteğinden sistem prompt'larına, few-shot örneklerine, chain-of-thought'a, prompt injection savunmasına, yapılandırılmış JSON çıktısına ve çok ajanlı orkestrasyona kadar.
20
Hata ayıklama görevleri
Her biri gerçek bir başarısız prompt'la başlayan yedi kolay, sekiz orta ve beş zor görev: belirsiz bir yanıt, uydurulmuş bir bilgi, tutarsız üç format veya boş bir alanda bozulan bir istek.
20
Rehberli Python projeleri
Şablon alanlarını doldur, token'ları bir bütçeye göre say, bir JSON yanıtını ayrıştır, yanıtları bir değerlendirme ölçütüne göre puanla, kişisel verileri anonimleştir ve iki prompt sürümünü dürüstçe karşılaştır; bunların her biri gerçek bir Python yorumlayıcısında çalışır.
AI
AI Mentor
Bir kavramda veya başarısız bir prompt'ta mı takıldın? Her şeyi sor ve saniyeler içinde net bir yanıt al. Ücretsiz paket günlük bir kullanım hakkı sunar; Pro ile bu sınır kalkar.
75
Kalıp kısa rehberi
Dersler arasında başvurabilmen için 50 quiz sorusu ve 50 mülakat sorusunun yanında 75 yeniden kullanılabilir prompt kalıbı.
22
Diller
Uygulama arayüzü 22 dilde kullanılabilir; sertifika sınavı, seriler ve günlük hatırlatıcılar oturumlarını düzenli sürdürmene yardımcı olur.
Arka plan
Aynı soru, onu nasıl sorduğuna bağlı olarak neden farklı bir yanıt alıyor?
Bir dil modeli, gerçekten ne demek istediğine erişemez — yalnızca yazdığın kelimelere ve varsayılan olarak kendisinden varsayması istenen şeylere erişebilir. Bir insan için “aynı soru” gibi görünen iki istek; hedef kitle, gerekli format, örtük kısıtlamalar ya da modelin ne kadar tahminde bulunması ve ne zaman soru sorması gerektiği bakımından model için farklı olabilir. Prompt mühendisliği, bu boşluğu bilinçli olarak kapatma pratiğidir: görevi, hedef kitleyi ve çıktı biçimini modelin bunları kendisinin çıkarmasına bırakmadan belirtmek ve ilk yanıtın tam olarak neyi yanlış yaptığını temel alarak baştan başlamak yerine prompt'ı yeniden düzenlemek.
Few-shot promptingörneklerle öğretme
Görevi yalnızca açıklamak yerine, girdinin ve istediğin çıktının üzerinde çalışılmış iki veya üç örneğini eklemek. Bir örnek, açıklamanın açıkta bıraktığı koca bir belirsizlik alanını ortadan kaldırdığı için prompt'ın formatı ve üslubunda genellikle en yüksek etkiyi yaratan tek değişikliktir.
System promptkalıcı talimat
Tek bir mesaj yerine tüm konuşma boyunca modelin rolünü, üslubunu ve sınırlarını belirleyen ayrı bir talimattır. Her yanıtta geçerli olması gereken kurallar — hedef kitle, format, neleri reddedeceği — her kullanıcı mesajında tekrarlanmak yerine burada yer alır.
Chain-of-thoughtadımları isteme
Bir modele, nihai yanıtı vermeden önce problemi adım adım çözmesini istemek. Özellikle aritmetik, çok adımlı akıl yürütme ve doğrulanabilir ara adım içeren konularda faydalıdır. Ayrıca akıl yürütme görünür olduğu için yanlış bir yanıtı fark etmeyi kolaylaştırır.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)modele gerçek belgeler verme
Soruyu sormadan önce kendi belgelerinden ilgili bölümleri prompt'a eklemek; modelin zaten bildiği varsayılan bilgilere güvenmemek. Modelin eğitiminde yer almayan materyaller hakkında doğru yanıtlar almanın temel tekniğidir; buna özel veya yakın zamanda oluşturulmuş bilgiler de dahildir.
Uygunluk
Kimler için uygun — kimler için değil
Şu durumlarda senin için uygun
- ChatGPT, Claude veya Gemini'yi zaten kullanıyorsun ve aynı araçlardan belirgin şekilde daha iyi yanıtlar almak istiyorsun
- Bir ipucu listesini okumaktansa gerçek bir başarısız promptu teşhis ederek daha iyi öğreniyorsun
- LLM üzerinde özellikler geliştiren bir geliştirici veya ürün uzmanısın
- Prompt engineer pozisyonuna veya teknik mülakata hazırlanıyorsun
- Tek bir chatbot'a bağlı kalmak yerine bu becerinin farklı modeller arasında kullanılabilmesini istiyorsun
Şu durumlarda doğru araç değil
- Üretim ortamındaki promptları oluşturup sürümlemek için eksiksiz bir masaüstü çalışma alanı istiyorsun — bu bir kurs uygulamasıdır
- LLM'lerle profesyonel olarak zaten çalışıyorsun ve temel bilgiler yerine ileri düzey araştırma materyali istiyorsun
- AI mentorunun tamamen çevrimdışı çalışmasına ihtiyacın var; dersler bağlantı sorunlarını tolere eder, ancak mentorun bağlantıya ihtiyacı vardır
- Her kursa ödeme yapmadan erişmek istiyorsun — ilk kurs ücretsiz, diğerleri Pro kapsamındadır
Sorular
Sık sorulan sorular
Telefonunda AI prompt oluşturmayı öğrenmek için en iyi uygulama hangisi?
Sadece ipuçlarını okumaya değil, hataları teşhis etmeye odaklanan uygulama; çünkü yeni bir modele gerçekten aktarılabilen beceri budur. PromptLab, 53 kursu; her biri gerçek bir başarısız promptla başlayan 20 hata ayıklama görevi ve token bütçelerini ve JSON çıktısını kontrol eden 20 rehberli Python projesiyle bir araya getirir. iOS ve Android'de kullanmaya ücretsiz başlayabilirsin; herhangi bir deneyim beklenmez.
PromptLab ile Learn AI Prompting aynı uygulama mı?
Evet. Google Play uygulamayı PromptLab adıyla listelerken App Store'daki liste şu anda Learn AI Prompting adını taşıyor. Her iki mağazada da aynı 53 kursu, hata ayıklama görevlerini ve rehberli projeleri sunan tek bir uygulamadır.
Prompt engineering, basitçe nedir?
Prompt engineering, anlatmak istediğin şey ile bir dil modelinin kelimelerinde görebildiği şey arasındaki farkı bilinçli olarak kapatmaktır. Pratikte bu; görevi, hedef kitleyi ve istediğin çıktı formatını belirtmek, modelin sahip olmadığı bağlamı sağlamak ve ilk yanıtın tam olarak neleri yanlış yaptığını görerek promptu yeniden düzenlemek anlamına gelir. İşin özü zekice ifadeler bulmaktan çok belirsizliği ortadan kaldırmaktır; bu yüzden bir hileyi ezberlemek yerine hata ayıklama becerisi gibi çalışılabilir.
Modeller geliştikçe prompt engineering öğrenmeye hâlâ değer mi?
Evet, ancak birkaç yıl öncesine göre daha dar bir nedenle: Modeller artık sihirli formüllere ihtiyaç duymuyor, fakat hedef kitleni, istediğin formatı veya yanlış bir tahmine ne kadar tolerans göstereceğini hâlâ kendiliğinden çıkaramıyor. Hata ayıklama alışkanlığı — hatayı oku, nedenini adlandır, ona yol açan tek şeyi düzelt — yüzeysel yöntemler geçerliliğini yitirse bile model nesilleri arasında işe yarar. PromptLab görevleri, tek bir modelin kendine özgü davranışları yerine bu alışkanlık etrafında oluşturulmuştur.
ChatGPT veya Claude'dan nasıl daha iyi yanıtlar alabilirim?
Dört alışkanlık bunun büyük bölümünü kapsar: Yanıtın kimin için olduğunu ve ne amaçla kullanılacağını söyle, modelin ihtiyaç duyduğu kaynak materyali durumunu bildiğini varsaymak yerine sağla, istediğin kesin çıktı formatını belirt ve bir yanıt beklentini karşılamadığında baştan başlamak yerine neyin yanlış olduğunu açıkça söyle. İki veya üç işlenmiş örnek (few-shot prompting), ton ve yapıyı uzun bir yazılı açıklamadan daha hızlı netleştirir. Uygulamanın ilk kursları bunların her birini ayrı ve uygulamalı bir beceri olarak geliştirir.
Başlamak için kodlama deneyimine ihtiyacım var mı?
Ders içeriği için kodlama gerekmez — her fikir, öncesi ve sonrası prompt örnekleriyle sade bir dille açıklanır. 20 rehberli proje, uygulama içinde kısa Python komut dosyaları çalıştırır; ancak bunlar önceden bilmen beklenen kodlar değil, adım adım doldurup çalıştıracağın şablonlardır. Retrieval-augmented generation ve çoklu ajan orkestrasyonu gibi ileri düzey konular daha sonraki aşamalar içindir; ilk kursların hiçbirinde önceden bilgi sahibi olman beklenmez.
PromptLab ücretsiz mi?
İndirmesi ücretsizdir ve ücretsiz katmanda reklam gösterir. Ücretsiz sürüm ilk kursu, 2 hata ayıklama görevini, ilk rehberli projeyi, günde bir AI mentor sorusunu ve haftada bir AI tarafından oluşturulan dersi içerir. Pro; tüm kurs ve dersleri, 20 görevin ve 20 projenin tamamını, sınırsız AI mentor kullanımını, sertifika sınavını ve reklamsız deneyimi açar — haftalık, aylık, yıllık veya tek seferlik ömür boyu satın alma seçenekleriyle sunulur.
Hata ayıklama görevi nedir?
Her görev, belirli ve gerçekçi bir şekilde başarısız olmuş bir promptla başlar — her şey hakkında olabilecek kadar belirsiz bir yanıt, “kısa ol” denmesine rağmen hâlâ uzatıp duran bir model, kaynak belgede hiç yer almayan kendinden emin bir bilgi veya tek bir alan boş bırakıldığında bozulan bir istek. Durumu okur, sunulan seçeneklerden düzeltmeyi seçer ve dersin neden işe yaradığını açıklamasını görürsün. Toplamda yedi kolay, sekiz orta ve beş zor görev vardır.
CoddyKit'ten daha fazlası
iOS ve Android üzerinde kullanılabilir.