0Pricing
AI Prompt Engineering · Ders

Sıralı Dönüşüm Zincirleri

Taslak → İnceleme → Son Hâle Getirme zincirlerini ve diğer çok aşamalı iyileştirme süreçlerini öğrenin.

Sıralı Dönüşüm Zincirleri, 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.

Dönüşüm Zincirleri

Bir dönüşüm zinciri, içeriği uzmanlaşmış adımlar dizisi boyunca bir biçimden diğerine aşamalı olarak dönüştürür. Her adım, önceki adımın çıktısını dönüştürerek içeriği kademeli olarak iyileştirir veya zenginleştirir.

En kullanışlı üç dönüşüm zinciri kalıbı şunlardır:

  • Taslak → İnceleme → Son Rötuş: İçerik oluşturma ve iyileştirme
  • Beyin Fırtınası → Filtreleme → Genişletme: Fikir üretme ve geliştirme
  • Çıkarma → Sınıflandırma → Yönlendirme: Veri işleme ve karar verme

Taslak → İnceleme → Son Rötuş

En yaygın içerik oluşturma zinciridir. Her adımın farklı bir rolü vardır:

  • Taslak: Ham içeriği hızla üretin — kusursuzluktan önce hız
  • İnceleme: Taslağı belirli ölçütlere göre eleştirin — doğruluk, üslup, eksiksizlik
  • Son Rötuş: Son çıktıyı üretmek için inceleme bulgularını uygulayın

Bu adımları ayrı tutmak, modelden taslak oluşturmasını ve son rötuşu tek seferde yapmasını istemekten daha iyi sonuçlar verir.

Taslak → İnceleme → Son Rötuş: Python Uygulaması

Taslak → İnceleme → Son Rötuş zincirinin eksiksiz uygulaması:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='YOUR_API_KEY')

def call(prompt):
    r = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-5', max_tokens=800,
        messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]
    )
    return r.content[0].text

def draft_review_polish(topic, audience, tone):
    # Step 1: Draft
    draft = call(f'Write a 200-word article about: {topic}. Audience: {audience}.')

    # Step 2: Review — produces critique, not final text
    review = call(f'Review this article for tone ({tone}), accuracy, and clarity.\nList specific improvements needed.\n\nArticle:\n{draft}')

    # Step 3: Polish — applies review findings
    final = call(f'Rewrite this article applying all the review feedback.\n\nOriginal:\n{draft}\n\nReview feedback:\n{review}')

    return {'draft': draft, 'review': review, 'final': final}

result = draft_review_polish('prompt engineering', 'software engineers', 'technical but approachable')
print(result['final'][:300])

Beyin Fırtınası → Filtreleme → Genişletme

Fikir geliştirme zinciridir: geniş kapsamlı üretin, sonra akıllıca daraltın ve ardından derinlemesine geliştirin.

  • Beyin Fırtınası: Yargılamadan çok sayıda fikir üretin — nicelik, nitelikten önce gelir
  • Filtreleme: En iyi fikirleri belirlemek için seçim ölçütlerini uygulayın
  • Genişletme: Seçilen fikirleri ayrıntılı önerilere dönüştürün

Bu zincir, birkaç fikirle başlayıp bunlara saplanmanın yol açtığı çapa yanlılığını önler.

Beyin Fırtınası → Filtreleme → Genişletme: Python Uygulaması

JSON aktarımı içeren Beyin Fırtınası → Filtreleme → Genişletme zincirinin eksiksiz uygulaması:

import json

def brainstorm_filter_expand(challenge, criteria, n_final=3):
    # Step 1: Brainstorm — generate many ideas
    raw_ideas = call(
        f'Generate 10 creative ideas for this challenge: {challenge}\n'
        'Return JSON: {"ideas": ["string"]}'
    )
    ideas = json.loads(raw_ideas)['ideas']

    # Step 2: Filter — apply criteria
    ideas_formatted = '\n'.join(f'{i+1}. {idea}' for i, idea in enumerate(ideas))
    filtered_raw = call(
        f'Select the {n_final} best ideas based on these criteria: {criteria}\n'
        f'Ideas:\n{ideas_formatted}\n'
        f'Return JSON: {{"selected": ["string"]}}'
    )
    selected = json.loads(filtered_raw)['selected']

    # Step 3: Expand — develop each selected idea
    expansions = {}
    for idea in selected:
        expansions[idea] = call(f'Write a 100-word expansion of this idea, including implementation steps: {idea}')

    return expansions

result = brainstorm_filter_expand('reduce app churn', 'feasible in 30 days, measurable impact', n_final=2)
print(list(result.keys()))

Çıkarma → Sınıflandırma → Yönlendirme

Veri işleme zinciridir: yapılandırılmış verileri çıkarın, sınıflandırın ve ardından uygun işleyiciye yönlendirin.

  • Çıkarma: Yapılandırılmamış metinden yapılandırılmış bilgileri alın
  • Sınıflandırma: Kategoriler, etiketler veya öncelikler atayın
  • Yönlendirme: Sınıflandırmaya göre farklı eylemler gerçekleştirin

Bu kalıp, akıllı önceliklendirme sistemlerine, içerik denetimine ve otomatik müşteri desteği yönlendirmesine güç verir.

Çıkarma → Sınıflandırma → Yönlendirme: Python Uygulaması

Çıkarma → Sınıflandırma → Yönlendirme zincirinin eksiksiz uygulaması:

import json

def extract_classify_route(ticket_text):
    # Step 1: Extract structured data
    extracted = json.loads(call(
        f'Extract from this support ticket: {{"issue_summary": str, "product_area": str, "user_emotion": str}}\n\n{ticket_text}'
    ))

    # Step 2: Classify priority and department
    classified = json.loads(call(
        f'Classify this ticket.\nIssue: {extracted["issue_summary"]}\nEmotion: {extracted["user_emotion"]}\n'
        'Return JSON: {"priority": "urgent|high|medium|low", "department": "billing|technical|general"}'
    ))

    # Step 3: Route — generate department-specific response
    dept = classified['department']
    priority = classified['priority']

    route_prompts = {
        'billing': f'You are a billing specialist. Priority: {priority}. Respond to: {extracted["issue_summary"]}',
        'technical': f'You are a senior engineer. Priority: {priority}. Resolve: {extracted["issue_summary"]}',
        'general': f'You are customer support. Priority: {priority}. Help with: {extracted["issue_summary"]}'
    }

    response = call(route_prompts[dept])
    return {'extracted': extracted, 'classified': classified, 'response': response}

result = extract_classify_route('My payment was charged twice and I am furious!')
print(result['classified'])

Doğru Zincir Kalıbını Seçme

Kullanım durumunuzu doğru dönüşüm zinciri kalıbıyla eşleştirin:

  • Taslak → İnceleme → Son Rötuş: Her türlü içerik oluşturma — e-postalar, makaleler, belgeler, kod
  • Beyin Fırtınası → Filtreleme → Genişletme: Strateji, fikir üretme, ürün planlama, içerik takvimleri
  • Çıkarma → Sınıflandırma → Yönlendirme: Destek talepleri, e-postalar, içerik denetimi, veri işleme

Bu kalıplar ayrıca birleştirilebilir — ör. Çıkarma → Sınıflandırma → Çözüm fikirleri üretme → Filtreleme → Yanıt taslağı oluşturma.

Kalıpları Birleştirme

Gerçek dünyadaki işlem hatları çoğu zaman birden fazla kalıbı daha uzun zincirlerde birleştirir:

def full_content_pipeline(raw_research):
    # Pattern 1: Extract → Classify key insights
    insights = json.loads(call(
        f'Extract top 5 insights. Return JSON: {{"insights": [str]}}\n\n{raw_research}'
    ))

    # Pattern 2: Brainstorm → Filter article angles
    angles_raw = json.loads(call(
        f'Brainstorm 8 article angles based on: {insights["insights"]}\nReturn JSON: {{"angles": [str]}}'
    ))
    best_angle = json.loads(call(
        f'Select the most compelling angle for a developer audience.\nReturn JSON: {{"angle": str}}\n\nAngles: {angles_raw["angles"]}'
    ))

    # Pattern 3: Draft → Review → Polish
    draft = call(f'Write a 300-word technical article on: {best_angle["angle"]}')
    review = call(f'Review for technical accuracy and developer relevance:\n{draft}')
    final = call(f'Polish the article applying this feedback:\n\nDraft:\n{draft}\n\nFeedback:\n{review}')

    return final

print('Combined pipeline defined.')

Ara Çıktıları Günlükleme

Dönüşüm zincirlerinde her ara çıktıyı günlüğe kaydedin. Bu, hata ayıklama için çok önemlidir — son çıktı yanlışsa, hatalı çıktıyı hangi adımın ürettiğini bilmeniz gerekir.

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger('chain')

def logged_call(step_name, prompt, **kwargs):
    logger.info(f'[{step_name}] INPUT: {prompt[:100]}...')
    result = call(prompt)
    logger.info(f'[{step_name}] OUTPUT: {result[:100]}...')
    return result

def draft_review_polish_logged(topic):
    draft = logged_call('DRAFT', f'Write 200 words about: {topic}')
    review = logged_call('REVIEW', f'Review for clarity:\n{draft}')
    final = logged_call('POLISH', f'Rewrite applying feedback.\nDraft:\n{draft}\nFeedback:\n{review}')
    return final

print('Logging integrated into chain.')

Zincir Kalitesini Ölçme

Zincirin değer kattığını doğrulamak için her adımın sağladığı iyileşmeyi ölçün:

def measure_chain_improvement(topic):
    # Baseline: single prompt
    baseline = call(f'Write and polish a 200-word article about {topic} in one step.')

    # Chain: Draft -> Review -> Polish
    draft = call(f'Write a 200-word draft about {topic}.')
    review = call(f'List 3 specific improvements needed:\n{draft}')
    chained = call(f'Rewrite applying these improvements:\nDraft:\n{draft}\nImprovements:\n{review}')

    # Have the model compare quality
    comparison = call(
        f'Which version is higher quality? Rate each 1-10 for clarity and depth.\n'
        f'Version A (single prompt):\n{baseline}\n\nVersion B (chain):\n{chained}\n'
        'Return JSON: {"version_a_score": int, "version_b_score": int, "winner": "A|B", "reason": str}'
    )
    return comparison

print('Quality measurement pipeline defined.')

Hızlı Kontrol

Gelen destek taleplerini işleyip doğru ekibe yönlendirmek için hangi dönüşüm zinciri kalıbı en uygundur?

Dönüşüm Zincirleri — Temel Çıkarımlar

Sıralı dönüşüm zincirleri, içeriği uzmanlaşmış adımlar aracılığıyla aşamalı olarak iyileştirir:

  • Taslak → İnceleme → Son Rötuş: İçerik oluşturma için en iyisi — üretir, eleştirir ve ardından iyileştirir
  • Beyin Fırtınası → Filtreleme → Genişletme: Fikir üretme için en iyisi — geniş kapsamlı üretir, akıllıca seçer ve derinlemesine geliştirir
  • Çıkarma → Sınıflandırma → Yönlendirme: Veri işleme için en iyisi — yapıyı çıkarır, etiketler atar ve işleyicilere yönlendirir
  • Karmaşık kullanım durumları için kalıplar daha uzun işlem hatlarında birleştirilebilir
  • Etkili hata ayıklama için her adımda ara çıktıları günlüğe kaydedin
  • Zincirin değerini doğrulamak için her adımın sağladığı iyileşmeyi ölçün

Sıkça Sorulan Sorular

“Sıralı Dönüşüm Zincirleri” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Sıralı Dönüşüm Zincirleri” 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.

“Sıralı Dönüşüm Zincirleri” dersinde ne öğreneceğim?

Taslak → İnceleme → Son Hâle Getirme zincirlerini ve diğer çok aşamalı iyileştirme süreçlerini öğrenin. 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.

“Sıralı Dönüşüm Zincirleri” 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. İstem Zincirleme Nedir?
  2. Çıktıdan Girdiye Kalıplar
  3. Sıralı Dönüşüm Zincirleri
  4. İstem Zincirlerinde Hata Yönetimi
← AI Prompt Engineering Sayfasına Dön