İstemler: Yeniden Kullanılabilir Talimatlar
Kullanıcıların istedikleri zaman tetikleyebileceği şablonlu mesajlar.
İstemler: Yeniden Kullanılabilir Talimatlar, CoddyKit'te ücretsiz bir MCP Academy 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, MCP Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. MCP Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
The Third Primitive
The last building block is the prompt: a reusable, templated message a user can trigger to start a task the right way. 💬
Prompts Are Templates
Think of a prompt as a saved instruction with blanks to fill in. Instead of retyping a long request, the user picks it and supplies a few inputs.
User-Controlled by Design
Prompts are user-controlled: the person explicitly chooses one, often from a slash menu or button. The model does not summon them on its own.
Declaring a Prompt
In Python you mark a function with @mcp.prompt(). It returns the text that becomes the starting message for the conversation.
@mcp.prompt()
def summarize(text: str) -> str:
return f"Summarize this:\n{text}"Arguments Fill the Blanks
A prompt's function parameters become its fillable slots. The host shows fields, the user types values, and they slot into the template.
Output Can Be Messages
A prompt can return more than one line. It may produce a list of messages with roles, shaping a richer multi-turn starting point.
Discoverable Like the Rest
Clients can list the prompts a server offers, just as they list tools and resources. That is how a slash-command menu gets populated.
Consistency for Everyone
A shared prompt captures a proven way to ask. Everyone on a team gets the same high-quality phrasing without memorizing it.
A Code-Review Example
A review prompt might take a code snippet and frame it: please review this for bugs and style. The user just pastes the code.
@mcp.prompt()
def review(code: str) -> str:
return f"Review this code for bugs:\n{code}"Not a Tool, Not a Resource
A prompt does not run code or fetch data. It simply seeds the conversation with well crafted instructions for the model to follow.
Where Prompts Shine
Reach for a prompt for repeatable workflows: summarize this, explain this error, draft a release note. Common asks become one click.
Quick Check
Let's pin down who controls a prompt.
Recap: Prompts
You've got it! A prompt is a user-triggered template with fillable arguments. It returns ready-made messages so common requests stay consistent. ✅
Sıkça Sorulan Sorular
“İstemler: Yeniden Kullanılabilir Talimatlar” dersi ücretsiz mi?
Evet — “İstemler: Yeniden Kullanılabilir Talimatlar” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve MCP Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. MCP Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“İstemler: Yeniden Kullanılabilir Talimatlar” dersinde ne öğreneceğim?
Kullanıcıların istedikleri zaman tetikleyebileceği şablonlu mesajlar. MCP Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
MCP Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te MCP Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“İstemler: Yeniden Kullanılabilir Talimatlar” 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 MCP Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her MCP Academy 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
- Araçlar: Modelin Gerçekleştirdiği Eylemler
- Kaynaklar: Modelin Okuduğu Veriler
- İstemler: Yeniden Kullanılabilir Talimatlar
- Doğru Yapı Taşını Seçme