Web Geliştirme için Prompt Mühendisliği

Yazılım geliştirmenin hızla gelişen ortamında, büyük dil modellerinin (LLM’ler) ortaya çıkışı, kod yazma biçiminde devrim yaratmaya hazırlanıyor. Bu modellerle iyi hazırlanmış prompt’lar aracılığıyla etkili bir şekilde etkileşim kurma yeteneği, hem geliştiriciler hem de geliştirici olmayanlar için vazgeçilmez bir beceri haline geliyor. İsteğe bağlı kod üretme gücü inanılmaz derecede değerli bir varlıktır ve prompt mühendisliğinin inceliklerini anlamak, tüm potansiyelini ortaya çıkarmanın anahtarıdır.

Son birkaç yıldır, yapay zeka destekli kod üretimi dünyasına daldım ve bu alandaki dikkate değer gelişmelere ilk elden tanık oldum. Bir zamanlar yeni gelişmekte olan bir teknoloji, özellikle son altı ayda önemli ölçüde olgunlaştı. Belirli araçlar ve modeller gelişmeye devam edebilse de, ChatGPT ve Claude tarafından kullanılanlar gibi AI prompt’larıyla etkileşim kurmanın temel ilkeleri sabit kalır.

Artık yaygın olarak “prompt mühendisliği” olarak adlandırılan bu uygulama, AI kod üretiminin etkinliğini en üst düzeye çıkaran bir dizi teknik ve yaklaşımı içerir. Bu makalede, WordPress siteleri için PHP, SASS, JS ve HTML kodu oluştururken en yararlı bulduğum stratejilerden bazılarını paylaşacağım. Bu kavramların WordPress ile sınırlı olmadığını belirtmek önemlidir; başka herhangi bir içerik yönetim sistemine (CMS) veya geliştirme çerçevesine kolayca uygulanabilirler.

Altın Kural: Girdi Çıktıyı Belirler

Etkili prompt mühendisliğinin temel taşı, basit ama derin bir ilkedir: çıktının kalitesi, girdinin kalitesiyle doğru orantılıdır. Bir yapay zeka ile etkileşim kurarken, bir insanla iletişim kurmadığınızı unutmamak çok önemlidir. Bu apaçık görünebilir, ancak genellikle fark edilmeyen ince ama kritik bir ayrımdır.

İnsanlar anlam çıkarma, açıklayıcı sorular sorma ve hataları bağımsız olarak düzeltme yeteneğine sahiptir. Yapay zekalar ise bu doğal anlayıştan yoksundur. Verilen talimatları ve yalnızca bu talimatları titizlikle takip ederler. Önemli bilgileri atlarsanız, yapay zeka sihirli bir şekilde boşlukları doldurmaz. Sadece aldığı eksik talimatlara göre kod üretecektir.

Bir kodlama görevini tanımlarken, özellikle WordPress gibi belirli bir platform bağlamında, belirli kavramların temel bir anlayışını bilinçsizce varsayabilirsiniz. Bunlar, başka bir geliştiriciyle iletişim kurarken doğal olarak hariç tutabileceğiniz ayrıntılardır. Ancak, bir yapay zeka ile etkileşim kurarken, ne kadar açık görünürse görünsün, her gereksinimi açıkça belirtmek çok önemlidir.

Kesinlik ve Netlik: Etkili Prompt’ların Anahtarları

Kesinlik ve netliğin önemini göstermek için varsayımsal bir senaryo düşünelim. Son gönderilerin bir listesini görüntüleyen özel bir WordPress işlevi oluşturmak istediğinizi hayal edin.

Bir İnsan Geliştirici için Talimatlar:

“Merhaba, son birkaç gönderiyi gösterecek hızlı bir işlev yazabilir misin? Belki başlığı ve tarihi gösterir ve diyelim ki beş gönderiyle sınırlarsın?”

Bir insan geliştirici, muhtemelen bu isteği daha fazla açıklamaya gerek kalmadan anlayacaktır. Sezgisel olarak şunları yapacağını bilecektir:

• WordPress WP_Query sınıfını kullanmak.
• Gönderileri yayın tarihine göre azalan sırada getirmek.
• Tarihi sitenin ayarlarına göre biçimlendirmek.
• Uygun HTML işaretlemesini oluşturmak.

Bir Yapay Zeka için Talimatlar:

“PHP’de, en son beş gönderinin bir listesini görüntüleyen bir WordPress işlevi oluşturun. Gönderileri getirmek için WP_Query sınıfını kullanın. Her gönderi için, başlığı 3. seviye başlık (<h3>) olarak ve yayın tarihini ‘Ay Gün, Yıl’ (örneğin, ‘1 Ocak 2024’) olarak biçimlendirilmiş şekilde görüntüleyin. Tüm listeyi, her gönderinin bir liste öğesi (<li>) olarak temsil edildiği sırasız bir liste (<ul>) içine alın. İşlev hiçbir argüman kabul etmemeli ve oluşturulan HTML’i bir dize olarak döndürmelidir.”

Yapay zeka için talimatlardaki ayrıntı düzeyine dikkat edin. Açıkça belirtiyoruz:

• Programlama dili (PHP).
• Kullanılacak WordPress sınıfı (WP_Query).
• Görüntülenecek gönderi sayısı (beş).
• Dahil edilecek belirli veriler (başlık ve tarih).
• İstenen tarih biçimi (‘Ay Gün, Yıl’).
• Kullanılacak HTML öğeleri (<h3>, <ul>, <li>).
• İşlevin girdisi (argüman yok).
• İşlevin çıktısı (HTML’i içeren bir dize).

Bu özgüllük düzeyi, yapay zekanın istenen kodu doğru bir şekilde üretmesini sağlamak için çok önemlidir.

Temel Talimatların Ötesinde: Gelişmiş Prompt Teknikleri

Ayrıntılı talimatlar sağlamak temel olsa da, prompt’larınızın etkinliğini daha da artırabilecek birkaç gelişmiş teknik vardır.

Kodlama Stilini ve Kurallarını Belirtme

Yapay zekalar farklı kodlama stillerine ve kurallarına uyum sağlayabilir. Değişken adlandırma, girinti veya kod biçimlendirme için belirli tercihleriniz varsa, bunları prompt’unuza dahil edebilirsiniz.

Örnek:

“İşlevi PHP’de WordPress kodlama standartlarını kullanarak yazın. Değişken adları için snake_case ve dört boşluklu girinti kullanın.”

Bağlam ve Arka Plan Bilgileri Sağlama

Bazen, yapay zekaya görev hakkında ek bağlam veya arka plan bilgileri sağlamak yararlıdır. Bu, özellikle daha karmaşık senaryolar için yararlı olabilir.

Örnek:

“Bu işlev, sitenin blog işlevselliğini geliştiren bir eklentinin parçası olacak. Kolayca özelleştirilebilir ve genişletilebilir olacak şekilde tasarlanmalıdır.”

Yapay Zekaya Rehberlik Etmek için Örnekler Kullanma

En güçlü tekniklerden biri, yapay zekaya istenen çıktının örneklerini sağlamaktır. Bu, özellikle belirli biçimlendirme veya düzen gereksinimleriyle uğraşırken etkili olabilir.

Örnek:

“HTML çıktısı aşağıdaki yapıya benzemelidir:

Kodlama Stili ve Konvansiyonlarını Belirleme

Yapay zekalar, farklı kodlama stillerine ve konvansiyonlarına uyum sağlayabilir. Değişken adlandırma, girinti veya kod biçimlendirme için özel tercihleriniz varsa, bunları prompt’unuza dahil edebilirsiniz. Bu, kodun okunabilirliğini ve projenizin mevcut stil kılavuzlarıyla tutarlılığını sağlamaya yardımcı olur.

Örnek:

“Fonksiyonu PHP’de WordPress kodlama standartlarını kullanarak yazın. Değişken adları için snake_case ve dört boşluk girinti kullanın.”

Bu, yapay zekaya, değişkenleri alt çizgiyle ayırarak (örneğin, $post_count yerine $postCount) ve kod bloklarını girintilemek için dört boşluk kullanarak adlandırması talimatını verir.

Bağlam ve Arka Plan Bilgisi Sağlama

Yapay zekaya görevin amacı ve kapsamı hakkında ek bağlam veya arka plan bilgisi sağlamak, özellikle daha karmaşık senaryolarda faydalı olabilir. Bu, yapay zekanın yalnızca sözdizimsel olarak doğru değil, aynı zamanda işlevsel olarak da projenizin genel hedefleriyle uyumlu kod üretmesine yardımcı olur.

Örnek:

“Bu fonksiyon, sitenin blog işlevselliğini geliştiren bir eklentinin parçası olacak. Kolayca özelleştirilebilir ve genişletilebilir olacak şekilde tasarlanmalıdır. Kullanıcıların görüntülenen gönderi sayısını ve tarih biçimini değiştirmesine izin veren seçenekler içermelidir.”

Bu ek bilgi, yapay zekaya fonksiyonun daha büyük bir sistemin parçası olduğunu ve gelecekteki değişiklikleri ve özelleştirmeleri barındıracak şekilde tasarlanması gerektiğini söyler.

Yapay Zekaya Rehberlik Etmek için Örnekler Kullanma

Yapay zekaya istenen çıktının örneklerini sağlamak, özellikle belirli biçimlendirme veya düzen gereksinimleriyle uğraşırken son derece etkili bir tekniktir. Yapay zekaya tam olarak ne üretmesi gerektiğini göstererek, belirsizliği ortadan kaldırır ve kodun beklentilerinizi karşılamasını sağlarsınız.

Örnek:

“HTML çıktısı aşağıdaki yapıya benzemelidir: