0Pricing
AI Prompt Engineering · Ders

İstemlerde Markdown Biçimlendirmesi

Zengin biçimlendirmeyi nasıl belirteceğinizi öğrenin: başlıklar, kalın metin ve kod blokları.

İstemlerde Markdown Biçimlendirmesi, CoddyKit'te ücretsiz bir AI Prompt Engineering dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, AI Prompt Engineering öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. AI Prompt Engineering kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Yapay Zekâ Çıktısında Markdown

Markdown, yapay zekâ modellerinin doğal olarak anladığı hafif bir metin biçimlendirme söz dizimidir. Markdown biçiminde çıktı istediğinizde model, uyumlu ortamlarda zengin biçimlendirme olarak görüntülenen metin üretir.

Her Markdown öğesini nasıl isteyeceğinizi tam olarak bilmek, yapay zekâ tarafından oluşturulan her belgenin yapısı üzerinde hassas denetim sağlar.

Başlıkları İsteme

Markdown başlıklarında kare sembolleri kullanılır: H1 için #, H2 için ##, H3 için ###.

Bunları açıkça isteyin: 'H2 bölüm başlıklarıyla yapılandırın', 'Ana bölümler için ##, alt bölümler için ### kullanın' veya 'En üstte tek bir # H1 başlığı bulundurun.'

Başlıklar, Notion, GitHub, Obsidian ve çoğu dokümantasyon aracında gezinilebilir bir yapı oluşturur.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

response = client.messages.create(
    model='claude-opus-4-5',
    max_tokens=400,
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': (
            'Write a technical guide outline for "Getting Started with FastAPI". '
            'Structure: one # H1 title at the top, then 4 ## H2 section headers, '
            'each with 2 ### H3 subsection headers beneath it. '
            'Add one sentence of placeholder content under each H3.'
        )
    }]
)
print(response.content[0].text)

Kalın ve İtalik Vurgu

Markdown'da kalın ve italik vurgu:

  • **bold text** → kalın metin
  • *italic text* → italik metin
  • ***bold and italic*** → kalın ve italik

Şunları isteyin: 'İlk kullanımda tüm anahtar terimleri kalın yazın', 'Ürün adları için italik kullanın' veya 'Her adımda eylem maddesini kalın yazın.'

import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o',
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': (
            'Explain the concept of idempotency in REST APIs. '
            'Rules:\n'
            '- Bold every technical term on its first occurrence only\n'
            '- Italicize all HTTP method names (GET, POST, PUT, DELETE, PATCH)\n'
            '- 150 words max, flowing prose — no bullets or headers'
        )
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

Kod Blokları

Markdown'da kod blokları, söz dizimi renklendirmesi için isteğe bağlı bir dil ipucuyla birlikte üçlü ters tırnak kullanır:

```python
print('hello')
```

Şunları isteyin: 'Tüm kodu python kod bloklarına ekleyin', 'Her komutu bir bash kod bloğuna sarın' veya 'JSON örneğini bir json kod bloğunda gösterin.'

Dil ipucu, GitHub, VS Code ve dokümantasyon sitelerinde söz dizimi renklendirmesini etkinleştirir.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

response = client.messages.create(
    model='claude-opus-4-5',
    max_tokens=400,
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': (
            'Show me how to connect to PostgreSQL from Python using psycopg3.\n'
            'Structure:\n'
            '1. Install command in a bash code block.\n'
            '2. Connection example in a python code block with type hints.\n'
            '3. A sample SELECT query in a python code block.\n'
            'Keep each code block under 10 lines. Brief one-sentence intro before each block.'
        )
    }]
)
print(response.content[0].text)

Satır İçi Kod

Satır içi kod, tekli ters tırnak işaretleri kullanır: `variable_name`. Bir cümle içinde tek aralıklı metin olarak görüntülenir ve şu öğeler için idealdir:

  • Değişken adları: user_id
  • İşlev adları: calculate_tax()
  • Komut adları: git commit
  • Dosya yolları: /etc/nginx/nginx.conf
  • HTTP uç noktaları: /api/v1/users

İstem: 'Tüm değişken ve işlev adları için satır içi kod biçimlendirmesi kullanın.'

import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o',
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': (
            'Explain the difference between Python list .append() and .extend(). '
            'Rules:\n'
            '- Use inline code for all method names, parameter names, and variable examples\n'
            '- Use a python code block for each demonstration example\n'
            '- Prose sections: max 2 sentences\n'
            '- Do NOT use headers or bullets — flowing prose with code blocks only'
        )
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

Blok Alıntılar

Blok alıntılar, satırın başında > kullanır. Markdown'da:

> This is a blockquote.

Kullanım alanları: dikkat kutuları, önemli notlar, örnek diyaloglar, alıntılanan kaynak materyalleri ve uyarılar.

İstem: 'En önemli uyarıyı blok alıntı içine yerleştirin' veya 'Örnek senaryo için blok alıntı kullanın.'

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

response = client.messages.create(
    model='claude-opus-4-5',
    max_tokens=300,
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': (
            'Write a security guide section about SQL injection prevention. '
            'Structure:\n'
            '- 2-sentence explanation of the risk\n'
            '- One blockquote containing a real example of vulnerable code (as a note/warning)\n'
            '- 3 bullet points on how to prevent it\n'
            '- One blockquote containing the safe alternative code pattern'
        )
    }]
)
print(response.content[0].text)

Markdown'da İç İçe Listeler

İç içe Markdown listeleri, hiyerarşi oluşturmak için girinti (2 veya 4 boşluk) kullanır:

- Main item
  - Sub-item
  - Sub-item
    - Sub-sub-item

İstem: 'X ana öğe ve her biri için Y alt öğe içeren iki düzeyli iç içe bir liste oluşturun' veya 'Kategoriler ile örnekler arasındaki ilişkiyi göstermek için iç içe madde işaretleri kullanın.'

import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o',
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': (
            'Create a 2-level nested markdown list of AWS services for a web startup. '
            'Level 1: 4 service categories (Compute, Storage, Database, Networking). '
            'Level 2: 3 specific services under each category with a 5-word description. '
            'Format: markdown nested bullets with proper indentation.'
        )
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

Bağlantılar ve Görseller

Markdown bağlantıları: [link text](URL)
Markdown görselleri: ![alt text](image-URL)

Yapay zekâ modelleri, anlamlı metinler içeren yer tutucu bağlantılar oluşturabilir: 'İlgili belgelere Markdown bağlantıları ekleyin — [resmî belgeler](https://example.com) gibi yer tutucu URL'ler kullanın.'

Diyagram yer tutucuları içeren belgeler için: 'Anlamlı alternatif metin içeren bir görsel yer tutucusu ekleyin.'

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

response = client.messages.create(
    model='claude-opus-4-5',
    max_tokens=300,
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': (
            'Write a README section for a Python open-source project called "sqlens". '
            'Include:\n'
            '- An image placeholder for a demo screenshot: ![Demo screenshot](docs/demo.png)\n'
            '- At least 2 markdown links: one to the PyPI page, one to the documentation\n'
            '- A badge placeholder using an image link\n'
            '- 3 bullet points of key features\n'
            'Use realistic placeholder URLs (pypi.org/project/sqlens etc).'
        )
    }]
)
print(response.content[0].text)

Yatay Çizgiler ve Ayraçlar

Yatay çizgiler üç kısa çizgi (---), yıldız işareti (***) veya alt çizgi (___) kullanır.

Bunları, belgenin ana bölümlerini görsel olarak birbirinden ayırmak için kullanın. İstem: 'Her ana bölümün arasına bir --- yatay çizgi ekleyin' veya 'Üç bölümü Markdown ayraçlarıyla birbirinden ayırın.'

Yatay çizgiler çoğu Markdown ortamında görüntülenir ve okuyucuların uzun belgelerde gezinmesine yardımcı olur.

import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o',
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': (
            'Write a mini technical specification document for a user authentication API. '
            'Include exactly 3 sections: Overview, Endpoints, Security Requirements. '
            'Separate each section with a --- horizontal rule. '
            'Each section: ## H2 header + 3-5 bullet points of content. '
            'Under Endpoints: use inline code for all route paths and HTTP methods.'
        )
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

Markdown'ın Görüntülenmediği Durumlar

Markdown yalnızca çıktı ortamı onu görüntülüyorsa işe yarar. Markdown şu ortamlarda işlenmez (NOT):

  • Düz metin e-posta istemcileri (ham yıldız işaretleri görünür)
  • SMS iletileri
  • Çoğu CRM not alanı
  • Sesli çıktı (metinden sese dönüştürme)
  • Düz metin bekleyen eski sistemler

Bu bağlamlarda bunun yerine açıkça düz metin isteyin. Bu konuyu sonraki derste ele alacağız.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

# Check if environment renders markdown before requesting it
rendering_environments = {
    'GitHub':     True,
    'Notion':     True,
    'Obsidian':   True,
    'VS Code':    True,
    'Gmail body': False,  # some markdown, not all
    'Outlook':    False,
    'SMS':        False,
    'Plain text file': False,
}

print('Markdown rendering support:')
for env, renders in rendering_environments.items():
    status = 'RENDERS' if renders else 'DOES NOT RENDER'
    print(f'  {env:<20} {status}')

# Decision: use markdown only when you know it renders
use_markdown = True  # set based on your environment

format_instruction = (
    'Use markdown headers, bold, and code blocks.' if use_markdown
    else 'Plain text only — no markdown symbols.'
)
print('\nFormat instruction:', format_instruction)

Markdown Öğelerini Birleştirme

Üretim kalitesinde, yapay zekâ tarafından oluşturulan belgeler birden çok Markdown öğesini bir araya getirir. İyi yapılandırılmış bir teknik belgede şu öğeler kullanılabilir:

  • # H1 başlığı + ## H2 bölümleri
  • İlk kullanımda anahtar terimler için **bold**
  • Tüm kodlar için dil ipuçları içeren kod blokları
  • Tüm değişken ve işlev adları için satır içi kod
  • Gereksinimler için madde işaretli listeler; adımlar için numaralı listeler
  • Uyarılar ve önemli notlar için blok alıntılar
  • Ana bölümler arasında --- ayraçları
import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o',
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': (
            'Write a mini developer guide for the requests Python library. '
            'Use all of the following markdown elements:\n'
            '- # H1 title at the top\n'
            '- ## H2 sections: Installation, Basic Usage, Error Handling\n'
            '- Bold all key terms on first use\n'
            '- Code blocks with python/bash language hints\n'
            '- Inline code for all function names\n'
            '- One blockquote warning about timeout best practice\n'
            '- --- between each section\n'
            'Max 300 words total.'
        )
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

Bilgi Kontrolü

Bir geliştirici, print() kullanarak içeriği bir terminalde görüntüleyen bir yapay zekâ yardımcısı geliştiriyor; web arayüzü ve Markdown görüntüleyicisi bulunmuyor. Geliştirici yapay zekâdan bir özellik açıklaması istiyor ve yıldız işaretleri ile diyez işaretleriyle dolu bir çıktı alıyor. Bunu düzeltmek için sistem iletisine ne eklemelidir?

İstemlerde Markdown — Özet

Markdown biçimlendirmesi, yapay zekâ tarafından oluşturulan belgelerin profesyonel bir yapıya sahip olmasını sağlar. İstenebilecek temel öğeler şunlardır:

  • Başlıklar: Gezinilebilir bir belge yapısı için # H1, ## H2, ### H3
  • Vurgu: Anahtar terimler için **kalın**, özel adlar için *italik*
  • Kod blokları: Söz dizimi vurgulaması için dil ipucuyla birlikte üçlü ters tırnak
  • Satır içi kod: Değişken adları, komutlar ve yollar için tekli ters tırnak
  • Blok alıntılar: Uyarılar, dikkat kutuları ve alıntılanan içerik için > ön eki
  • İç içe listeler: Hiyerarşik bilgiler için girintili madde işaretleri

Markdown'ı yalnızca çıktı ortamının onu görüntülediğini bildiğinizde kullanın.

Sıkça Sorulan Sorular

“İstemlerde Markdown Biçimlendirmesi” dersi ücretsiz mi?

Evet — “İstemlerde Markdown Biçimlendirmesi” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve AI Prompt Engineering kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. AI Prompt Engineering kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“İstemlerde Markdown Biçimlendirmesi” dersinde ne öğreneceğim?

Zengin biçimlendirmeyi nasıl belirteceğinizi öğrenin: başlıklar, kalın metin ve kod blokları. AI Prompt Engineering ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

AI Prompt Engineering öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te AI Prompt Engineering, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.

“İstemlerde Markdown Biçimlendirmesi” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu AI Prompt Engineering dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her AI Prompt Engineering dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

  1. Listeler ve Madde İşaretleri İsteme
  2. Tablo ve Yapılandırılmış Veri İsteme
  3. İstemlerde Markdown Biçimlendirmesi
  4. Düz Metin ve Biçimlendirilmiş Çıktı
← AI Prompt Engineering Sayfasına Dön