Listeler ve Madde İşaretleri İsteme
Yapay zekadan belirli sayıda öğe içeren numaralı veya madde işaretli listeler isteyin.
Listeler ve Madde İşaretleri İsteme, CoddyKit'te ücretsiz bir AI Prompt Engineering dersidir. Bu, 4 dersinin 1. 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.
Listeler Yapay Zekâyla Neden İyi Çalışır
Listeler, yapay zekâdan istenebilecek en anlaşılır çıktı biçimlerinden biridir. Belirsizliğe yer bırakmaz, hızlıca taranabilir ve doğrulanmaları kolaydır — istediğiniz öğe sayısını alıp almadığınızı hemen sayabilirsiniz.
Liste istemleri için kesin söz dizimini bilmek, sonradan düzeltme istemeden tutarlı biçimde biçimlendirilmiş çıktılar almanıza yardımcı olur.
Temel Liste İstemleri
En yaygın liste istemi kalıpları:
- “... yapmanın 5 yolunu listeleyin”
- “... hakkında 10 madde verin”
- “... için 7 örnek sayın”
- “... neden 3 gerekçe sunun”
Her zaman tam sayıyı belirtin. “Bazı yolları listeleyin” demek, değişken sayıda öğe üretilmesine yol açar — bazen 3, bazen 12. Bir sayı bu değişkenliği ortadan kaldırır.
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': 'List exactly 5 ways a developer can improve Python code performance. Each item: one sentence only.'
}]
)
print(response.content[0].text)Madde İşareti Talepleri
Numaralı listeler yerine özellikle madde işareti biçimlendirmesi istediğinizde bunu açıkça belirtin. Markdown madde işaretleri (- veya •) çoğu sohbet arayüzünde görüntülenir, ancak tüm ortamlarda görüntülenmeyebilir.
- '... hakkında 8 madde işareti verin'
- '... şeklinde madde işaretli bir liste oluşturun'
- 'Çıktıyı, her satırda bir madde olacak şekilde madde işaretleriyle verin...'
Yoğunluğu denetlemek için 'her madde: en fazla X kelime' ifadesini ekleyin.
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 bulleted list of 8 best practices for writing REST APIs. '
'Format: each bullet starts with a bold action verb. '
'Each bullet: max 15 words. No sub-bullets.'
)
}]
)
print(response.choices[0].message.content)Numaralı Listeler ve Adımlar
Numaralı listeler, sıranın önemli olduğu ardışık içerikler için en uygunudur:
- Adım adım talimatlar
- Sıralanmış seçenekler (en çok önerilenden en az önerilene)
- Önceliklendirilmiş görev listeleri
- Sıralı sorun giderme adımları
Şunları kullanın: 'Her adımı numaralandırın...', 'En çok önerilenden en az önerilene doğru sıralayın...', '... için 6 numaralı adım verin'
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': (
'Give me 6 numbered steps to deploy a Python FastAPI app to AWS EC2. '
'Order: from initial setup to app accessible via browser. '
'Each step: 1-2 sentences + the specific command(s) to run. '
'Assume a fresh Ubuntu 22.04 server.'
)
}]
)
print(response.content[0].text)Kontrol Listeleri
Kontrol listeleri, işaretlenerek tamamlanması amaçlanan maddelerden oluşan özel bir liste alt türüdür. Özellikle şu konularda etkilidir:
- Kod inceleme kontrol listeleri
- Yayına hazırlık kontrol listeleri
- Güvenlik denetimi kontrol listeleri
- Sisteme alıştırma kontrol listeleri
Şöyle isteyin: '... için bir kontrol listesi oluşturun' veya 'Yayın öncesi ... kontrol listesi oluşturun'. Model, - [ ] onay kutularının bulunduğu bir biçimde maddeler üretir (Markdown standardı).
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 pre-production launch checklist for a Python web API. '
'Format: markdown checkboxes (- [ ] item). '
'Group into sections: Security, Performance, Monitoring, Documentation. '
'4 items per section. Each item: specific and actionable in under 12 words.'
)
}]
)
print(response.choices[0].message.content)Madde Uzunluğunu ve Yoğunluğunu Denetleme
Her maddenin ne kadar ayrıntı içermesi gerektiğini belirttiğinizde liste kalitesi büyük ölçüde artar:
- 'Her madde için bir cümle' — kısa ve kolayca taranabilir
- 'İki cümle: ilki ne olduğunu, ikincisi nedenini açıklasın' — yapılandırılmış ayrıntı
- 'Madde başlığı + 1 satırlık açıklama' — başlık + açıklama
- 'Madde başına en fazla 10 kelime' — aşırı kısalığı zorunlu kılar
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')
# Two-sentence structure per list item
response = client.messages.create(
model='claude-opus-4-5',
max_tokens=400,
messages=[{
'role': 'user',
'content': (
'List 5 common Python performance bottlenecks. '
'For each item, use exactly 2 sentences: '
'Sentence 1: describe the bottleneck. '
'Sentence 2: state the fix in one specific action.'
)
}]
)
print(response.content[0].text)Etiketli ve Kategorilere Ayrılmış Listeler
Liste maddelerine etiket eklemek, taranması ve kullanılması daha kolay kategorilere ayrılmış veya etiketlenmiş listeler oluşturur:
- 'Her maddeyi EASY, MEDIUM veya HARD olarak etiketleyin'
- 'Her öneriyi ilgili ekiple etiketleyin: [FRONTEND] [BACKEND] [DEVOPS]'
- 'Her birini beklenen zaman harcamasıyla işaretleyin: (5 dk) (2 sa) (1 hafta)'
Etiketler, düz bir listeyi eyleme geçirilebilir ve filtrelenebilir bir kaynağa dönüştürür.
import openai
client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')
response = client.chat.completions.create(
model='gpt-4o',
messages=[{
'role': 'user',
'content': (
'List 8 ways to reduce AWS costs for a startup. '
'Label each with: [IMMEDIATE] if doable today, [MEDIUM] if takes 1-2 weeks, or [LONG] if takes a month+. '
'Also label each with estimated monthly savings: ($50-200) ($200-500) ($500+). '
'Each item: one sentence.'
)
}]
)
print(response.choices[0].message.content)İç İçe Listeler
İç içe listeler, doğal gruplandırmaları olan fikirleri düzenlemek için yararlı bir hiyerarşi düzeyi ekler:
- 1. düzeyde ana kategoriler
- 2. düzeyde belirli örnekler veya alt maddeler
Şöyle isteyin: '4 ana bölüm ve her biri için 3 alt madde içeren iki düzeyli bir taslak oluşturun.' Dikkatli olun — çoğu bağlamda 2 düzeyden daha derin yapılar okunması zor hâle gelir.
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': (
'Create a 2-level outline for a "Python for Data Science" beginner course. '
'Level 1: exactly 4 module titles. '
'Level 2: exactly 3 lesson titles under each module. '
'Format as nested markdown bullets. '
'Lesson titles should be specific — not generic like "Introduction".'
)
}]
)
print(response.content[0].text)Sıralanmış ve Düzenlenmiş Listeler
Sıralamanın anlam taşıdığı durumlarda sıralama ölçütünü açıkça belirtin:
- 'En etkili olandan en az etkili olana doğru sıralayın'
- 'Uygulanması en hızlı olandan en çok zaman alana doğru sıralayın'
- 'Risk sırasına göre listeleyin — en yüksek risk ilk sırada olsun'
- 'Alfabetik olarak sıralayın'
Açık bir sıralama belirtilmezse model, maddeleri aklına geldikleri sırayla listeleyebilir; bu sıra sizin için mutlaka en yararlı sıra olmayabilir.
import openai
client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')
response = client.chat.completions.create(
model='gpt-4o',
messages=[{
'role': 'user',
'content': (
'List 6 database indexing strategies for PostgreSQL. '
'Order: from most commonly needed to most specialized. '
'Each item: strategy name in bold, followed by a 10-word description, '
'then a note of when NOT to use it in parentheses.'
)
}]
)
print(response.choices[0].message.content)Karşıt Örüntüler: Başarısız Listeler
Kötü çıktılar üreten yaygın liste talebi hataları:
- Sayı belirtilmemesi: 'Bana birkaç madde işareti verin' → uzunluk değişken olur; liste çoğu zaman ya çok kısa ya da çok uzun olur
- Madde yapısının belirtilmemesi: model, uzun ve kısa maddelerden oluşan kendi karışımını seçer
- Çok fazla madde istemek: '50 fikir listeleyin' → son 30 madde doldurma amaçlı gereksiz içerik olur
- Çok derin iç içe yapı: 3 veya daha fazla düzey → çıktı okunamaz hâle gelir
En iyi uygulama: Madde başına yapısı belirtilmiş 5-15 madde, çoğu kullanım senaryosu için ideal aralıktır.
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')
# Anti-pattern: no count, no structure
bad_prompt = 'Give me some ideas for blog posts about Python.'
# Good pattern: count + structure + ordering
good_prompt = (
'Generate 8 Python blog post title ideas. '
'Target audience: intermediate Python developers (2-3 years experience). '
'Mix: 4 practical how-to titles, 4 conceptual deep-dive titles. '
'Label each [HOW-TO] or [DEEP DIVE]. '
'Each title: max 10 words. No clickbait.'
)
for label, prompt in [('BAD', bad_prompt), ('GOOD', good_prompt)]:
response = client.messages.create(
model='claude-opus-4-5',
max_tokens=200,
messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]
)
print(f'--- {label} ---')
print(response.content[0].text.strip())
print()Programatik Bağlamlarda Liste Çıktısı
Yapay zekâyı kod tarafından işlenecek listeler oluşturmak için kullanırken çıktıyı makine tarafından ayrıştırılabilir bir biçimde isteyin:
- JSON dizisi: 'Dizelerden oluşan bir JSON dizisi olarak verin'
- Her satırda bir madde: 'Her satırda tam olarak bir madde olacak şekilde verin; madde işareti ve numara kullanmayın'
- CSV: 'Tek bir virgülle ayrılmış satır olarak verin'
Bu, yanıt dizesindeki Markdown madde işaretlerini ayrıştırma gereğini ortadan kaldırır.
import openai
import json
client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')
response = client.chat.completions.create(
model='gpt-4o',
messages=[{
'role': 'user',
'content': (
'List 8 Python standard library modules that every developer should know. '
'Output as a valid JSON array of strings only. '
'No explanation, no formatting, no markdown — just the raw JSON array.'
)
}]
)
raw = response.choices[0].message.content.strip()
try:
modules = json.loads(raw)
print(f'Parsed successfully: {len(modules)} modules')
for m in modules:
print(f' - {m}')
except json.JSONDecodeError as e:
print(f'Parse error: {e}')
print('Raw output:', raw)Bilgi Kontrolü
Bir ekip lideri, yapay zekâ asistanından bir eylem maddeleri listesi oluşturmak istiyor. Şunu gönderiyor: 'Bana birkaç eylem maddesi verin.' Sonuç, 4 belirsiz madde işaretinden oluşuyor. Hangi yeniden yazım en yararlı çıktıyı sağlar?
Liste İsteme — Özet
Listeler, istenebilecek en anlaşılır çıktı biçimlerinden biridir. Liste taleplerinde ustalaşmak şunları belirtmeyi gerektirir:
- Kesin sayı: 'birkaç' veya 'bazı' demek yerine her zaman bir sayı verin
- Biçim: madde işaretleri, numaralar, kontrol listesi, iç içe yapı
- Madde yapısı: bir cümle / iki cümle / başlık + açıklama
- Etiketler: zorluk, zaman, ekip, kategori
- Sıralama: en önemlisi ilk sırada, X ölçütüne göre sıralanmış, alfabetik
- Makine biçimi: programatik kullanım için JSON dizisi veya her satırda bir madde
Yapay zeka eğitmeniyle AI Prompt Engineering öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 53
- Dersler
- 199
Sıkça Sorulan Sorular
“Listeler ve Madde İşaretleri İsteme” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Listeler ve Madde İşaretleri İsteme” 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.
“Listeler ve Madde İşaretleri İsteme” dersinde ne öğreneceğim?
Yapay zekadan belirli sayıda öğe içeren numaralı veya madde işaretli listeler isteyin. 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 1. dersidir.
“Listeler ve Madde İşaretleri İsteme” 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
- Listeler ve Madde İşaretleri İsteme
- Tablo ve Yapılandırılmış Veri İsteme
- İstemlerde Markdown Biçimlendirmesi
- Düz Metin ve Biçimlendirilmiş Çıktı