AI'dan bir ürün lansmanı e-postası taslağı hazırlamasını veya rakipleri analiz etmesini istersiniz, ancak sonuç düz ve genel geçer bir şekilde gelir. Bu yüzden cümleleri yeniden düzenler, daha fazla bağlam ekler ve tekrar denersiniz. Yine de doğru sonuç alamazsınız. 😕
Çünkü AI, komut kadar iyidir.
Genel bir cevap ile gerçek bir düşünce ortağı arasındaki fark, nasıl sorduğunuzla ilgilidir.
Bu kılavuz, pratik AI komut verme tekniklerini ve içerik, ürün ve operasyon takımlarının daha net ve daha nüanslı yanıtlar almak için bunları nasıl kullanabileceğini anlatır.
📌 Biliyor muydunuz? McKinsey'in Küresel Anketine göre, şirketlerin %65'i en az bir iş fonksiyonunda üretken AI kullandığını bildirmiştir.
Komut Mühendisliği nedir?
Komut mühendisliği, Yapay Zeka (AI) araçlarından, özellikle GPT gibi büyük dil modellerinden (LLM) istenen çıktıları elde etmek için açık ve spesifik talimatlar verme uygulamasıdır.
Bu modeller, talimatlarınızı yorumlamak için doğal dil işlemeyi kullanır; bu da, kelimelerinizin netliğinin AI yanıtlarının kalitesini doğrudan etkilediği anlamına gelir.
Bu, şehrinize hiç gelmemiş birine yol tarifi vermek gibidir. Ya "Kuzeye doğru ilerleyin, orada bulacaksınız" diyebilir ve oraya varmasını umabilirsiniz. Ya da ona sokak adını, önemli yerleri ve tam ev sayısını söyleyebilirsiniz.
Komut mühendisliği açısından bu şu anlama gelir:
- Modeli aşırı yüklemeden yeterli ayrıntı verin
- Etkili iletişim kurmak için karmaşık görevleri ve talepleri daha küçük, daha spesifik görevlere bölün.
- Modelin yanıtlarını, yanlış yorumlayabileceği veya gözden kaçırabileceği hususlar da dahil olmak üzere önceden tahmin edin.
📊 İstatistik Uyarısı: Stanford AI indeksi şunları ortaya koydu:
- Kuruluşların %59'u, AI'nın benimsenmesiyle doğrudan bağlantılı bir gelir artışı bildirdi.
- AI kullanan kuruluşların %42'si operasyonlarında maliyet düşüşü gördü.
Buradaki tüm teknikler için, yerleşik AI asistanımız ClickUp Brain'de bunların pratikte nasıl göründüğünü size gösteriyoruz. *
Temel AI Komut Teknikleri (Örneklerle)
Etkili komut mühendisliği kısmen sanat, kısmen bilimdir. Bu sanatı sadece pratik yaparak ustalaşabilirsiniz, ancak bilimi (yani teknikleri) öğrenmek için aşağı kaydırın ve AI'ya nasıl soru sorulacağını keşfedin 👇
1. Sıfır Atışlı Komut Verme
Zero-shot prompting, prompt mühendisliği için en basit tekniktir. AI'ya bir görev yapması için doğrudan bir prompt verirsiniz, ancak bunu nasıl yapılacağına dair örnek vermezsiniz.
Modern büyük dil modelleri, çeşitli dil, muhakeme ve bilgi kalıpları üzerinde eğitildiğinden, açık örnekler olmasa bile belirli görevleri bağımsız olarak gerçekleştirebilirler (bu, sıfır atış öğrenme olarak bilinir).
Örnek, ClickUp Brain'e verdiğimiz şu komutu ele alalım:
AI'nın, esprili bir metnin nasıl olması gerektiğine dair herhangi bir örnek gösterilmeden reklam metnini hemen ürettiğini fark ettiniz mi? Bu, sıfır atış komut verme işinin bir örneğidir.
💡 Profesyonel İpucu: Mükemmel olması gerekmeden hızlı bir şekilde bir işin tamamlanması gerektiğinde Zero-shot komut verme tekniğini kullanın.
Örnek, yazarlar bunu yaratıcı yazım için kullanabilir ve daha sonra geliştirebilecekleri hızlı bir ilk taslak oluşturabilirler.
Veya bu tekniği kullanarak gerçeklere dayalı sorular sorun veya özetler oluşturun.
2. Az Sayıda Komut
"OG komut mühendisi" olarak da bilinen Sander Schulhoff, birkaç denemeli komut tekniğinin, sınıflandırma doğruluğunu içeren kontrollü testlerde doğruluğu %0'dan %90'a çıkarabileceğini vurgulamaktadır.
Zero-shot'tan farklı olarak, few-shot komut verme, benzer bir görevi tamamlamasını istemeden önce AI'ya örnekler vermenizi gerektirir. Bu "shot'lar", modelin beklenen cevabı vermek için izlemesi gereken biçim veya mantığı gösterir.
Örneğin, AI'nın sosyal medya yorumlarını duygu analizi için sınıflandırmasını istediğinizi varsayalım. Doğrudan "duyguları analiz et" demek yerine, önce aşağıdaki gibi etiketlenmiş örnekler kullanarak AI'yı yönlendirebilirsiniz:
Yukarıda görebileceğiniz gibi, örnekler AI sisteminin müşteri geri bildirimlerini nasıl etiketleyeceğini anlamasına yardımcı olacak talimatlar olarak kullanıldı.
💡 Profesyonel İpucu: Few-shot prompting, örnekleriniz kısa ve net olduğunda en iyi işini yapar. AI'yı çok fazla örnekle aşırı yükler veya çelişkili örnekler verirseniz, çıktı mutlaka etkilenir.
Doğru yol: Kısa metin görevleri için 3-5 basit, açık ve tutarlı örneğe bağlı kalın; daha uzun form görevler için daha az sayıda ancak daha zengin örnekler gerekebilir. Bu şekilde, model istenen çıktıyı üretebilecektir.
📌 Hızlı Not: Google araştırmacıları, LLM'lere sadece birkaç özenle seçilmiş örnek kullanarak belirli davranışları taklit etmeyi öğretmek için Nano Banana Prompting Guide'ı oluşturdu.
Bu, küçük, yüksek kaliteli örneklerin bile modelin doğruluğunu önemli ölçüde artırabileceğini gösterir ve örneklerin kalitesinin genellikle miktarından daha önemli olduğunu kanıtlar.
3. Düşünce Zinciri (COT) Komutları
Düşünce zinciri yönlendirme tekniğinde, temel olarak AI'ya şunu söylersiniz: "Bana sadece cevabı verme. Bana nasıl bu sonuca ulaştığını anlat."
Diyelim ki, verimlilik uygulamanızdaki yeni bir özelliği duyurmak için bir e-posta konu satırı taslağı hazırlamak istiyorsunuz: görev önceliklendirme. İşte, ilgili bir e-posta konu satırı oluşturmak için düşünce zinciri komut istemini nasıl kullanabileceğiniz:
AI'dan karmaşık akıl yürütme sürecini açıklamasını isteyerek, izlediği adımları inceleyebilir ve e-posta konu satırını oluştururken AI'nın tam olarak nerede hata yapmış olabileceğini belirleyebilirsiniz.
Bu, nihai cevaba daha fazla güvenmenize yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda yeniden komut vermek isterseniz bunu daha net talimatlarla yapacaksınız.
💡 Profesyonel İpucu: Adım adım düşünme süreci oluşturmak zaman alıcıdır. Hızın kritik olduğu görevlerde, düşünce zinciri komutlarının ek yükü büyük bir dezavantaj olabilir.
Dahası, bir AI tarafından oluşturulan akıl yürütme yolu her zaman gerçek iç sürecini yansıtmaz. Yukarıdaki örnekte görebileceğiniz gibi, AI bize akıl yürütmesinin "özetini" sağladı, gerçek adım ayrıntıları değil. Bu, özellikle daha karmaşık görevlerde yanlış bir şeffaflık hissi yaratabilir.
Bu nedenle, yalnızca gerçekten yapılandırılmış muhakeme gerektiren problemler için (örneğin, çok adımlı matematik, mantık bulmacaları veya analitik analizler) düşünce zinciri komutlarına güvenin. Basit veya zaman hassasiyeti olan görevler için doğrudan komutlar daha etkilidir.
4. Kendi Kendiyle Tutarlılık
AI'ya bir soru sorduğunuzda, genellikle bir akıl yürütme yolu izler ve size en olası cevabı verir. Peki ya bu yol en iyisi değilse?
Bu, tam olarak kendi içinde tutarlılık komutlarının ele aldığı konudur. Bu durumda, AI'dan en güvenilir ve en alakalı olanı seçmek için birden fazla akıl yürütme yolu oluşturmasını istersiniz.
Bunu anlamak için aynı e-posta konu satırı örneğini kullanalım. AI'dan bir konu satırı oluşturmasını ve nasıl ulaştığını açıklamasını istemek yerine (CoT'da yaptığımız gibi), birden fazla konu satırı oluşturmasını ve en iyi seçeneği tek seferde belirlemesini istedik:
Talimat verilirse, AI birden fazla oluşturulan seçeneği karşılaştırabilir ve en güçlü olanı seçebilir.
💡 Profesyonel İpucu: En iyi sonuçları elde etmek için, kendi tutarlılığınızla ilgili komutunuza son bir talimat ekleyin: "Seçilen cevabın neden en iyisi olduğunu açıklayın."
Bu, AI'nın muhakemesini denetlemesini ve sonuçlarını gerekçelendirmesini sağlar, böylece daha şeffaf ve güvenilir bir cevap üretilir.
📮 ClickUp Insight: Anket katılımcılarının %47'si manuel görevleri yerine getirmek için AI kullanmayı hiç denememiştir, ancak AI'yı benimseyenlerin %23'ü AI'nın iş yüklerini önemli ölçüde azalttığını söylemektedir.
Bu fark, sadece bir teknoloji farkından daha fazlası olabilir. Erken benimseyenler ölçülebilir kazançlar elde ederken, çoğunluk AI'nın bilişsel yükü azaltma ve zaman kazanma konusunda ne kadar dönüştürücü olabileceğini hafife alıyor olabilir. 🔥
ClickUp Brain, AI'yı ş akışınıza sorunsuz bir şekilde entegre ederek bu boşluğu doldurur. Konuları özetlemekten içerik taslağı hazırlamaya, karmaşık projeleri parçalara ayırmaktan alt görev oluşturmaya kadar, AI'mız her şeyi yapabilir. Araçlar arasında geçiş yapmanıza veya sıfırdan başlamanıza gerek yoktur.
💫 Gerçek Sonuçlar: STANLEY Güvenlik, ClickUp'ın özelleştirilebilir raporlama araçlarıyla rapor oluşturmak için harcadığı zamanı %50 veya daha fazla azalttı ve böylece takımlarının biçimlendirmeye daha az, tahminlere daha fazla odaklanmasını sağladı.
5. Düşünce Ağacı
Birkaç tamamlandı cevap üretip bunlardan birini seçmek yerine, düşünce ağacı komutları AI'yı sorunu adımlara ayırmaya zorlar. Her adımda AI, olasılıkları üretir ve yanıtı üretmeden önce en iyisini bulmak için bunları değerlendirir.
Karmaşık mı geliyor? Karmaşık mı geliyor? Komut isteminde küçük bir değişiklik yaparak e-posta konu satırı örneğimizi yeniden inceleyelim.
Örnek Komut:
Rol ve Görev: Siz kıdemli bir ürün pazarlamacısısınız. Tree of Thoughts'u kullanarak, önceden oluşturulmuş AI Ajanları özelliğimizi duyuran e-posta konu satırları oluşturun.
Kısıtlamalar
- Hedef kitle: İş yerinde AI'yı değerlendiren yoğun operasyon ve ürün liderleri
- Ton: kendinden emin, pratik, abartısız
- Uzunluk: ≤ 55 karakter
- Spam içeren ifadelerden ve BÜYÜK HARFLERLE yazılmış metinlerden kaçının.
- Anında değer (zamandan tasarruf, daha hızlı uygulama) ima etmelidir.
Süreç (ToT)
- Dal: 5 açı liste: Fayda odaklı, Sonuç/Hız, Kullanım örneği/Yapılacak işler, Risk azaltma, Sosyal kanıt
- Genişletme: Her açı için 3 konu
- Değerlendirme: Her birini netlik/alaka düzeyi/ayırt edicilik/uzunluk açısından puanlayın (1–5).
- Budama: Her açı için en iyisini seçin
- İyileştirme: ≤55 karaktere indirin; fiilleri keskinleştirin
- Seçim: En iyi 3 + ön başlıklar ve neden kazandıkları (her biri ≤1 satır)
Çıktı Biçimi (gizli düşünce zinciri yok):
- Son 3 ile Ön Başlıklar
- Kısa gerekçelerle birlikte açılar liste
- Tablo: Açı | Konu | Uzunluk | Puan | Argüman
Burada, AI sisteminden kısıtlamaları dikkate almasını, süreci tanımlamasını ve hatta çıktı biçimini belirlemesini istedik.
💡 Profesyonel İpucu: Düşünce Ağacı, her karar noktası net ve bağımsız olduğunda en iyi şekilde işler. Dolayısıyla, tek bir karar noktasına birden fazla adım eklediğinizde (örneğin, AI'dan aynı adımda hedef kitleyi ve faydayı belirlemesini istemek), dallar karmaşık hale gelir ve çıktı odak noktasını kaybeder.
👀 Biliyor muydunuz? Tree of Thoughts çerçevesini kullanırken, GPT-4'ün " Game of 24 " görevindeki başarısı, standart düşünce zinciri komutlarıyla sadece %4 iken, Tree of Thoughts kullanıldığında %74'e sıçramıştır.
70 puanlık bu sıçrama, modelin kendisi değiştirilmeden, sadece komut yöntemi değiştirilerek gerçekleşti. Bu, kullandığınız model kadar komutunuzun da ne kadar önemli olabileceğini gösteriyor.
6. Komut Zinciri
Bu komut mühendisliği tekniğinde, görevi daha küçük alt görevlere (mantıksal sıralamalarla) bölerek yinelemeli bir süreç oluşturursunuz. Her adım bir öncekini temel alır ve bir aşamadaki çıktı bir sonraki aşamadaki girdi olur.
E-posta konu satırı örneğimizi (son bir kez) tekrar gözden geçirelim ve komut zincirlemeyi kullanarak bunun çıktıyı nasıl etkilediğini görelim. Öncelikle AI'dan hedef kitleyi belirlemesini isteyeceğiz:
Örnek Komut:
Hedef: Önceden oluşturulmuş AI Ajanları'nı duyurmak için bir e-posta konu satırı yazın.
Adım 1: Anahtar avantajları çıkarın
Ürün ve operasyon liderleri için yeni Önceden Oluşturulmuş AI Ajanlarımızın 5 temel avantajını listeye alın. (Çıktı: daha hızlı kurulum, anında otomasyon, daha az bağımlılık, standardizasyon, daha hızlı lansmanlar)
Adım 2: Açıları oluşturun
Bu avantajlara dayanarak bir e-posta konu satırı için 5 mesajlaşma açısı önerin. (Çıktı: hız, kolaylık, verimlilik, güvenilirlik, yenilik)
3. Adım: Konu satırlarını yazın
Her açı için 3 konu satırı yazın. 55 karakterden az olsun. (Çıktı: "Önceden oluşturulmuş AI Ajanları — Hazır Olduğunuzda Kullanıma Hazır" vb. )
4. Adım: En iyisini seçin
Bunları netlik ve alaka düzeyine göre puanlayın. En iyi 3 tanesini ön başlıklarla birlikte geri gönderin.
Komutları zincirleyerek, esasen AI'yı manuel olarak izleyeceğiniz aynı süreçten geçirmiş olursunuz:
Anahtar avantajları çıkarın ➡️ Mesajlaşma açıları oluşturun ➡️ Konu satırı yazın ➡️ En iyi seçeneği seçin
💡 Profesyonel İpucu: AI'nın "bilişsel aşırı yükünü" azaltmak için komut zincirlemeyi kullanın. Büyük bir görevi daha küçük adımlara bölerek, AI'yı süreç boyunca yönlendirir ve tek bir sıfır atış komutundan daha rafine ve uyumlu bir son çıktı elde edersiniz.
7. Otomatik Komut Mühendisi (APE)
APE, büyük bir dil modelinin aynı AI modeli için optimize edilmiş yeni komutlar oluşturmanıza ve bunları iyileştirmenize yardımcı olan gelişmiş bir tekniktir. Bunu, AI'nın "Bana ne istediğini söyle, ben de sana ideal cevabı verecek soruyu sormak için en iyi yolu bulayım" demesi gibi düşünün.
APE komut verme tekniğinde, AI'dan şunları yapmasını istersiniz:
- Yapılacak görev için komutlar tasarlayın.
- Bu komutların nasıl performans göstereceğini tahmin edin.
- Bunları test edin.
- En iyi komutu seçin ve çalıştırın.
Örnek olarak, SaaS ürününüz için "Özel Gösterge Panelleri" adlı yeni bir özelliği piyasaya sürmeye hazırlandığınızı varsayalım. Takımınız için ilgi çekici bir mesaj kılavuzu oluşturmak istiyorsunuz. Ancak, okuyucularınızın ilgisini çekecek şekilde mesajı ifade etmekte zorlanıyorsunuz.
Böyle bir durumda, AI'dan kendisi için ayrıntılı bir komut oluşturmasını isteyebilirsiniz:
Örnek Komut: Siz bir Otomatik Komut Mühendisisisiniz.
Görev: Yeni özelliğimiz olan Özel Gösterge Paneli için bir mesajlaşma kılavuzu oluşturmaya yardımcı olacak bir komut oluşturun.
Atacağınız adımlar:
- 5 aday komut oluşturun
- B2B alıcıları için en ikna edici ve net metni hangisinin üreteceğini tahmin edin.
- Her komut istemini örnek bir girdi üzerinde test edin.
- En iyi performansı gösteren komut istemini seçin ve tam olarak çalıştırın.
- Karşılığında: Kazanan komut + oluşturulan mesajlaşma kılavuzu
AI size, yüksek kaliteli bir mesajlaşma kılavuzu oluşturmak için iyileştirebileceğiniz ve çalıştırabileceğiniz bir liste sunacaktır:
💡 Profesyonel İpucu: AI tarafından oluşturulan farklı komutları değerlendirmek için bir puanlama tablosu oluşturun. Bu tabloyu modelle paylaşım ve her bir komutu buna göre puanlamasını isteyebilirsiniz. Bu, kriterlerinize göre komut seçeneklerini değerlendirmenizi kolaylaştıracaktır.
"Büyük Dil Modelleri İnsan Seviyesinde Komut Mühendisleridir" başlıklı bir araştırma makalesine göre, "APE ile tasarlanmış komutların, modelleri doğruluk ve/veya bilgilendiriciliğe yönlendirmek ve standart bağlam içi öğrenme komutlarının önüne ekleyerek az sayıda denemeyle öğrenme performansını iyileştirmek için kullanılabileceğini gösteriyoruz."
8. ReACT
"ReAct" kelimesi, dizüstü bilgisayarınıza kahve döktüğünüzde yapacağınız şey gibi gelse de, komut mühendisliğinde bu kelime "Reason + Act" (Düşün + Hareket Et) kelimelerinin kısaltmasıdır. Bu, AI modelinin düşünme (akıl yürütme) ve yapma (harekete geçme) arasında geçiş yaptığı bir başka gelişmiş komut tekniğidir.
AI'ya hemen nihai bir cevap vermek yerine, şu komutlar verilir:
- Sebep: Sorunu adım adım düşünün.
- Eylem: Daha fazla bilgi toplamak için harici araçlar veya bilgi tabanlarıyla etkileşim kurun.
- Tekrar neden: Yeni bilgileri kullanarak düşünme sürecini iyileştirin.
Bu süreç, AI güvenilir bir şekilde iyi desteklenen bir cevaba ulaşana kadar bir döngü içinde tekrarlanır.
Diyelim ki yeni bir "gösterge paneli" özelliği başlatmayı planlıyorsunuz ve rakibinizin web sitesinde benzer bir özellik hakkında ne söylediğini anlamak istiyorsunuz. Bu örnek için, rakibiniz olduğumuzu ve ClickUp Gösterge Panelleri hakkında ayrıntılı bilgi edinmek istediğinizi varsayalım.
ReACT ile komutunuzu şu şekilde yapılandırabilirsiniz:
Örnek Komut: ReACT (Reason + Act) yaklaşımını kullanan rekabetçi bir ürün pazarlamacısısınız.
ClickUp'ın Dashboards özelliğini web sitesinde nasıl pozisyona tuttuğunu araştırın ve özetleyin.
Bu döngüyü izleyin, tamamlandı tamamlandı tamamlandı tamamlandı tamamlandı tamamlandı tamamlandı tamamlandı:
- Düşünün: Sonra bulmanız gerekenleri yazın (ör. değer önerileri, kullanım örnekleri, faydalar, görseller, CTA'lar).
- Eylem: ClickUp'ın sitesini (https://clickup.com/features/gösterge paneli) arayın ve yalnızca ilgili bilgileri çıkarın.
- Gözlemleyin: Bulduklarınızı not edin.
- Tekrar: Gerekli tüm bilgileri elde edene kadar devam edin.
Son olarak, aşağıdakileri içeren yapılandırılmış bir özet sağlayıcı sağlayın:
- Temel pozisyon beyanı
- 3–5 ana avantaj
- 3 anahtar kullanım örneği
- Görsel olarak nasıl sunulurlar? Gösterge panelleri
- Eylem çağrısı stili ve tonu
Bu komut, AI'yı konudan sapmadan mantıklı, adım adım bir süreç boyunca yönlendirir. Şimdi, AI'nın bu komuta nasıl yanıt verdiğini görelim:
💡 Profesyonel İpucu: ReACT komutları, AI güvenilir çevrimiçi bilgilere erişebildiğinde ve doğru gözlemler yapabildiğinde en iyi şekilde işler. "Act" adımı gürültülü veya eski verileri içeriyorsa, takip eden akıl yürütme kaçınılmaz olarak hatalı olacaktır.
9. Bilgi Uyarısı Oluşturma
AI, önce bilgi birikimini açıkça toplamak veya oluşturmak için durakladığında, daha doğru ve tutarlı olma eğilimindedir.
Bu, Generate Knowledge Prompting (Bilgi Üretme Uyarısı) ilkesidir. Bu ilkeye göre, AI'ya birden fazla uyarı vererek, AI'nın önce ilgili gerçekleri ortaya çıkarmasını ve ardından bunları kullanarak ilgili yanıtı üretmesini sağlarsınız.
Kafa karıştırıcı mı geliyor?
Şu örneği ele alalım: Freelancer'lar için yeni bir proje yönetimi aracı piyasaya sürüyor olabilirsiniz. Bir pazarlama stratejisi oluşturmanız gerekiyor, ancak mesajınızın yankı uyandırması için hangi sorunlara odaklanmanız gerektiğinden emin değilsiniz.
Bilgi Oluşturma Komutunu kullanarak, önce AI'ya hedef kitlenizin sıkıntılarıyla ilgili bir liste sunmasını isteyebilirsiniz:
Bu şekilde elde edilen bilgileri bir sonraki komutunuz için girdi olarak kullanarak, AI'nın ideal bir pazarlama stratejisi önermesini sağlayabilirsiniz:
Böylece, nihai çıktı şeffaf ve somut bir mantık üzerine inşa edilir.
💡 Profesyonel İpucu: İyi araştırılmış ve güvenilir bir AI yanıtına ihtiyacınız olduğunda Generate Knowledge Prompting özelliğini kullanın. Bu özellik, makale yazmak, ayrıntılı raporlar oluşturmak ve hatta veri doğruluğunun kritik öneme sahip sunumlar hazırlamak için mükemmeldir.
10. Aktif Komut Verme
Aktif komut verme, AI'yı aktif bir öğreniciye dönüştüren bir tekniktir.
AI'nın hangi örneklerden (veya çekimlerden) öğrenmesi gerektiğini tahmin etmek yerine, ona çeşitli örnekler sağlayın; AI, en zorlu veya belirsiz olanları kendi başına belirleyecektir. Ardından, kendini eğitmek için yalnızca bu belirli durumlar için doğru cevabı vermenizi isteyecektir.
Bunu kolayca anlamak için, satış takımınızın yeni bir ürün özelliği için yaygın müşteri hedeflerini ele almasına yardımcı olacak bir çerçeve oluşturmak istediğinizi hayal edin.
Zaten ham müşteri geri bildirimleri ve hedeflerinize sahip bir listeye sahipsiniz ve satış takımının yeniden kullanabileceği etkili, marka ile uyumlu yanıtlar yazması için AI'yı eğitmek istiyorsunuz.
Örnek Komut: Kullanıcı sorunlarını araştıran kıdemli bir ürün pazarlama stratejistisiniz.
Görev: Proje yönetimi aracı olmadan iş yapan serbest ürün yöneticilerinin yaşadığı 4 açık hayal kırıklığı veya sorunlu noktayı belirleyin.
Bağlam: Birden fazla müşteriyle uğraşıyorlar, uzaktan iş yapıyorlar ve genellikle özel destek ekipleri olmadan projeleri tek başlarına yürütüyorlar.
Kısıtlamalar:
- Her bir sorunlu noktayı 1-2 cümle uzunluğunda yazın.
- Duygusal etkiyi (stres, bunaltı, tükenmişlik, kafa karışıklığı vb.) vurgulayın.
- İş sonuçlarını gösterin (kaçırılan son tarihler, bırakılan görevler, memnuniyetsiz müşteriler)
- "Organizasyon eksikliği" gibi belirsiz terimleri kullanmaktan kaçının, spesifik olun.
Çıktı biçimi:
- Liste (sayılı liste)
- Her bir öğe: Sorunlu Nokta → Sonuç (parantez içinde)
💡 Profesyonel İpucu: Başarı komutları, neyin işe yaradığı ve neden işe yaradığına dair notlarla birlikte saklayın. Bu, yeniden kullanılabilir kod modülleri gibi, görevler arasında yeniden kullanabileceğiniz ve uyarlayabileceğiniz bir "komut kalıpları" iç kütüphanesi oluşturur.
Farklı Kullanım Durumları için Uyarılar
Komut mühendisliği becerilerinizi kullanmaya hazır mısınız?
İşte, hemen uygulayabileceğiniz yaygın komut mühendisliği örneklerine bir göz atalım.
İçerik takımları için
İçerik alanında işiyorsanız, temelde yaratıcı bir montaj hattı işletiyorsunuz demektir. Bu yorucu bir iştir, ancak etkili komutlar oluşturmayı biliyorsanız o kadar da yorucu değildir.
1. Komut zincirleme kullanarak blog taslakları oluşturma
AI'ya "[konu] hakkında bir blog taslağı oluştur" demek yerine, bu süreci alt adımlara bölerek sırayla gerçekleştirebilirsiniz:
Örnek Komut: Monday blues'u yenmekle ilgili bir blog için 5 konu fikri verin. Bu, orta düzey yöneticiler içindir ve her başlık için kullandığınız çerçeveleri de paylaşım yapın.
Ardından, konuyu H2, H3 ve H4 etiketlerine ayırın ve her birinin altında neleri ele almam gerektiğini bana söyleyin.
2. Az sayıda deneme ile meta veri oluşturma
Önceki makalelerinizden 3-4 meta başlık ve meta açıklama alın ve bunları örnek veya "çekimler" olarak kullanarak AI'yı meta açıklama yazma konusunda eğitin.
3. Bilgi oluşturma tekniğini kullanarak bir blogu SEO açısından optimize etme
Arama motorları için optimize etmek istediğiniz düşük performanslı bir blogunuz varsa, bunu yapay zekaya girin ve modelden, gözden kaçırmış olabileceğiniz anahtar kelimeleri "çıkarmasını" isteyin. Yapay zeka bu listeyi oluşturduktan sonra (yani bilgi ürettikten sonra), üretilen bilgiyi metne doğal bir şekilde dahil etmesini isteyebilirsiniz.
Doğru komut, harika bir blog veya sosyal medya gönderisi oluşturmanıza yardımcı olabilir, ancak içerik oluşturmak ve yayıncı için düzenleme/biçimlendirmek için araçlar arasında geçiş yapmak hala zahmetli bir iştir. ClickUp akıllı bir çözüm sunar.
İçeriklerinizi yazmak için ClickUp Brain için yerleşik bir uzantı içeren ClickUp Belge'sini kullanabilirsiniz.
Bu, AI'ya komutlar verebilir, içeriğinizi iyileştirebilir ve görsellerle (resimler, tablolara, infografikler, GIF'ler) biçimlendirebilirsiniz.
Akışınızı bozmadan fikirlerinizi hareket halinde tutun. ClickUp Brain MAX, düşüncelerinizi doğrudan Belgelerinizde yakalamanıza ve geliştirmenize yardımcı olur; hızlı fikirleri organize taslaklara veya sonraki adımlara dönüştürür. Yazmak sizi yavaşlatıyorsa, Talk-to-Metin özelliği ile fikirlerinizi basitçe sesli olarak ifade edebilirsiniz ; fikirleriniz anında sayfada görünür ve beyin fırtınanız hızlı ve sorunsuz bir şekilde devam eder.
Bu, fikirleri yakalamayı, ana hatları dikte etmeyi veya içerik komutlarını gerçek zamanlı olarak momentumunuzu bozmadan taslak haline getirmeyi kolaylaştırır. Taslak hazır olduğunda, komut zincirleme, birkaç komutla komut verme veya öğrendiğiniz diğer teknikleri kullanarak onu iyileştirebilirsiniz.
📚 Daha fazla bilgi: Çarpıcı görseller oluşturmak için AI görüntü komutları
📌 Biliyor muydunuz? Pazarlamacıların %86'sı, yeni içerik fikirleri üretmek için AI kullanarak her gün bir saatten fazla zaman kazanıyor.
Böylece haftada 5 saatten fazla zamanı strateji, hikaye anlatımı ve daha yüksek değer görevler için geri kazanabilirsiniz.
Sonuç? Daha hızlı kampanyalar, daha az yorgunluk ve hedef kitle ile gerçek bir bağlantı kuran yaratıcılık için daha fazla alan.
Ürün ve geliştirme takımları için
Yeni özellikler sunmak veya hataları gidermek için AI ile sürekli gidip gelmek, hayatta ihtiyacınız olan yardım değildir. Komut mühendisliği, bu süreci çok daha az yorucu hale getirebilir:
Komut zincirleme kullanarak özellik özelliklerini açıklama
Komut zincirlemeyi kullanarak adım adım bir özellik belirtim belgesi hazırlayabilirsiniz, böylece geliştiriciler kafaları karışmadan bu belgeyi temel alarak çalışabilirler. İşte nasıl yapacağınız:
2. Sıfır atış komut mühendisliği ile geri bildirimleri geliştirme görevlerine dönüştürme
Özel geri bildirimleri kopyalayıp yapıştırın ve AI'dan bunları açık bir başlık ve açıklama ile geliştirici görevine dönüştürmesini isteyin:
3. Az sayıda komut kullanarak test senaryoları yazın
AI modelinin stilinizi anında öğrenmesi ve istenen test senaryosunu üretmesi için iyi yazılmış 4-5 test senaryo örneği verin:
AI destekli görevler için hala birden fazla araç kullanıyorsanız, özellikle ürün veya yazılım geliştirme alanında işinizse, ClickUp Brain ihtiyacınız olan tek şey.
Bu, bir görev içinde doğrudan hata raporlarının kısa özetlerini oluşturmanıza yardımcı olabilir. Tek yapmanız gereken, size atanan hata görevini açmak, AI Özetle düğmesine tıklamak ve AI'nın temel sorunu ve gerekli eylem adımlarını vurgulayan hızlı bir özet oluşturması için birkaç saniye beklemek.
Benzer şekilde, ClickUp Brain'i kullanarak kullanıcı hikayeleri, özellikler ve hata düzeltmeleri için net kabul kriterleri taslağı oluşturabilirsiniz. Yazma asistanı yazılımı, görev içeriğini (açıklama, yorumlar, ek dosya) otomatik olarak alır ve analiz eder ve kabul kriterlerini bir kontrol listesi/madde biçiminde önerir.
*Nasıl çalıştığını görmek ister misiniz? AI yardımıyla etkili bir hata raporu yazmanın yollarını anlatan bu kısa video
📌 Biliyor muydunuz? Canva tarafından yapılan bir ankette şunlar ortaya çıktı:
- Teknoloji liderlerinin %92'si AI destekli kod araçlarını ş akışlarına entegrasyonlarla entegre etmiştir.
- Geliştiricilerin %78'i bu araçları günlük olarak kullanıyor
Avantajları arasında daha hızlı prototip oluşturma, fikir üretme, inovasyon ve daha düşük maliyetler sayılabilir.
Satış ve pazarlama için
Kişiselleştirme, satış ve pazarlama takımları için en önemli unsurdur. Ancak bunu büyük ölçekte sunmak zahmetli bir görevdir. Komut mühendisliği tekniklerinin bu süreci nasıl hızlandırabileceğini görelim:
Az sayıda komutla e-posta yanıtları yazma
AI'ya bir özel müşterinin veya potansiyel müşterinin e-postasına nasıl cevap vereceğinize dair birkaç örnek gösterin, AI en son e-postaya tam olarak sizin yapacağınız gibi bir cevap taslağı hazırlayacaktır:
2. Otomatik komut mühendisi kullanarak değer önerileri oluşturma
Güçlü bir değer önerisi hazırlamak için yardıma mı ihtiyacınız var? Komutunuzu geliştirmek için zaman harcamak yerine, AI'dan şunu isteyin:
Saniyeler içinde tanıtım metinleri ve müşteri görüşme özetleri oluşturmanız mı gerekiyor? ClickUp Brain ile AI asistanını ClickUp Docs, ClickUp Görevleri ve hatta ClickUp Yorumlar gibi tüm ClickUp özelliklerinde kullanabilirsiniz.
Dışa dönük metin taslağı hazırlamak için ClickUp Belge'yi açın ve AI'yı kullanarak e-postanızı/potansiyel müşteri mesajınızı yazın. Tek bir tıklama ile metni düzenleme, tonunu seçme, taslağı iyileştirme veya genişletme ya da olduğu gibi kullanabilirsiniz.
Ve eğer biri yorumlara bir çağrı notu bırakırsa, Brain'i arayabilir (yorum/cevap alana @brain yazarak) ve yorumdaki çağrı notunu özetlemesini isteyebilirsiniz.
📚 Daha Fazla Bilgi: Yazma Komut Örnekleri
📌 Biliyor muydunuz? Pazarlamacıların yaklaşık %20'si pazarlama bütçelerinin %40'ından fazlasını AI destekli kampanyalara ayırıyor ve %34'ü AI sayesinde pazarlama sonuçlarında önemli iyileşmeler olduğunu bildiriyor.
Operasyonlar için
Operasyon departmanında çalışıyorsanız, SOP'leri yazmak veya iç belgeler oluşturmak gibi zaman alıcı görevlerle uğraşıyor olabilirsiniz. Ancak endişelenmeyin, iş yükünüzü akıllıca hafifletmek için aşağıda verilen komutları deneyin:
Toplantı özetleri hazırlama - bilgi + tutarlılık oluşturma
Toplantı özetlerini oluşturmak için otomasyonlu bir aracınız yok mu? Endişelenmeyin! Toplantı transkriptini AI sohbete yapıştırın ve anahtar noktaları (özetler veya eylem öğeleri) çıkarmasını isteyin.
Çıktının doğruluğunu artırmak için, AI'ya özetin birkaç sürümünü denemesini ve en iyisini seçmesini söyleyebilirsiniz.
Toplantı notlarını daha sorunsuz ve otomasyona dayalı bir şekilde yönetmek istiyorsanız, ClickUp'ın AI Notetaker özelliği tam da bunun için tasarlanmıştır. Bu güçlü araç, planlanmış veya anlık toplantılarınızı otomatik olarak takip edebilir ve tüm konuşmaları gerçek zamanlı olarak yazıya dökebilir.
Anahtar noktaları özetleyebilir, alınan kararları vurgulayabilir ve hatta uygulanabilir görevleri veya takip edilecekleri çıkarabilir.
Toplantı notları almak için AI'yı nasıl kullanacağınız hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, aşağıdaki video'yu izleyin:
2. Aktif komut kullanarak iç belgeler oluşturma
İlk denemede bir iç belge (örneğin, "uzaktan iş politikası" gibi) oluşturmak zor olabilir. Bu gibi durumlarda, aktif bir komut istemi çalıştırmak ve mükemmel sonucu elde etmek için ilerledikçe iyileştirmek en iyisidir:
Örnek Komut: Uzaktan iş politikamızı açıklayan bir iç belge taslağı hazırlayın. 800 kelimeyi geçmeyin. Uygunluk koşullarını, beklentileri, ekipman politikasını ve siber güvenlik bölümünü listeye alın.
AI'nın dokümantasyon sürecinizi nasıl kolaylaştırabileceğini ve saatlerce süren manuel işlerden nasıl tasarruf edebileceğinizi öğrenmek için bu video'yu izleyin:
3. Bilgi üretme tekniği ile SOP oluşturma
"X hakkında bir SOP yaz" komutu size en iyi sonuçları vermeyebilir. Bunun yerine, önce nelerin dahil edilmesi gerektiğini tam olarak belirleyebilirsiniz. AI size bu listeyi verdikten sonra, listeyi düzenleyin ve ardından tam SOP'yi oluşturmak için modele geri verin.
Örnek Komut
Adım 1: Siz bir süreç belgeleme uzmanısınız. [X süreci] için bir SOP oluştururken gerekli olan tüm anahtar adımları, görevleri, araçları ve onayları belirleyin. Her adımdan kimin sorumlu olduğunu, hangi araçları kullandıklarını ve o adımı tamamlandı olarak işaretlemek için gerekli olan temel başarı kriterlerini de ekleyin.
Adım 2: Bu adımlar, roller, araçlar ve kriterler listesini kullanarak, [X süreci] için ayrıntılı bir Standart Çalışma Prosedürü yazın. Başlık, Amaç, Kapsam, Adım Adım Prosedür, Roller ve Sorumluluklar, Araçlar/Kaynaklar ve Onay ve İnceleme Yönergeleri bölümlerini ekleyin. Herkesin önceden eğitim almadan takip edebilmesi için açık ve anlaşılır bir dil kullanın.
Bu kolay görünse de, SOP oluşturmanız gerektiğinde AI yazma komutlarını sıfırdan hazırlamanın sinir bozucu olabileceğini anlıyoruz (çünkü aynı komut her SOP'a uygun olmayabilir).
Peki, çalışma alanınızda tıkladığınızda istediğiniz SOP'yi oluşturan sihirli bir düğme olsaydı ne olurdu? ClickUp'ın AI Fields özelliğini kullanarak tam da bunu başarabilirsiniz.
Bu, ClickUp Brain tarafından desteklenen, görevinize veya listenize ekleyebileceğiniz özel bir alandır. Komut istemini "Görev açıklaması ve yorumlara dayalı bir SOP taslağı hazırla" gibi bir şekilde ayarlayabilirsiniz. Ve her tıkladığınızda, görevinizin içeriğine bağlı olarak otomatik olarak SOP içeriği oluşturulur.
💬 CickUp kullanıcıların yorumları:
ClickUp son derece çok yönlüdür ve neredeyse her türlü iş senaryosu veya süreci için çözümler oluşturmama olanak tanır. Otomasyonlar ve AI Ajanları da son derece güçlüdür! Mantık veya AI komutları aracılığıyla otomatik eylemleri ayarleyerek ClickUp'ta hayal edilebilecek hemen hemen her eylemi gerçekleştirebilirim. Son olarak, ürün güncellemelerinin hızı inanılmazdır — her ay gerçekten önemli özellik güncellemeleri yapılır ve şirketin büyümeye yatırım yaptığı açıktır.
ClickUp son derece çok yönlüdür ve neredeyse her türlü iş senaryosu veya süreci için çözümler oluşturmama olanak tanır. Otomasyonlar ve AI Ajanları da son derece güçlüdür! Mantık veya AI komutları aracılığıyla otomatik eylemleri ayarleyerek ClickUp'ta hayal edilebilecek hemen hemen her eylemi gerçekleştirebilirim. Son olarak, ürün güncellemelerinin hızı inanılmazdır — her ay gerçekten önemli özellik güncellemeleri yapılır ve şirketin büyümeye yatırım yaptığı açıktır.
Sık Yapılan Uyarı Hataları (ve Çözümleri)
Komutları yazarken uyguladığınız birkaç küçük alışkanlık, "vay canına, bu mükemmel" bir çıktı elde etmekle, bir metin blokuna bakıp neyin yanlış gittiğini merak etmek arasında fark yaratabilir.
Bununla birlikte, bazı yaygın komut mühendisliği hatalarına ve komutlarınızı nasıl optimize edebileceğinize bir göz atalım:
AI'ya nasıl yapılacağını söylemeden "sadece yapılacak" demek
"Bir blog yazısı yaz" veya "bunu özetle" gibi bir komut yazmak, AI'nın yorumuna çok fazla yer bırakır. Sonuç? Aşırı genel bir blog veya beklentilerinizi karşılamayan bir özet.
Düzeltme: Net talimatlar ve bağlam içeren etkili komutlar oluşturun. Örneğin, bir blog yazısı yazarken, izlemek istediğiniz üslubu, hedef kitlenizi, yazının uzunluğunu ve amacını belirlemeyi düşünün.
İşte bir örnek:
❌ Kötü Komut: "Yeni 'Özel Gösterge Paneli' özelliği hakkında bir e-posta yazın."
✅ İyi Komut: "Satış takımımıza, verimlilik aracımız [araç adı] için yeni 'Özel Gösterge Paneli' özelliğini duyuran bir iç e-posta yazın. E-posta kısa ve öz olmalı, satış elemanları için en önemli üç anahtar (ör. ROI'yi kanıtlama, anlaşmaları daha hızlı kapatma) vurgulamalı ve bir eğitim videosuna yönlendiren bir çağrı içermelidir. Kendinden emin ve cesaret verici bir üslup kullanın."
2. AI'yı aynı anda çok fazla görevle aşırı yüklemek
Tek bir devasa komuta çok fazla ayrıntı veya görev sıkıştırmak da karışık sonuçlara yol açabilir. AI ya kafası karışacak ya da her şeyi aynı anda yapılacak (ve bunu kötü bir şekilde yapacak).
Düzeltme: İlk komutunuzu daha küçük adımlara bölün ve bunları sırayla çalıştırın. Örnek, önce bir taslak isteyin. Taslak uygunsa, AI'dan her bölüm için içerik yazmasını isteyin. Ardından, tonunu düzeltmesini isteyin ve böyle devam edin.
❌ Kötü Komut: ‘“Kalite Yönetim Sistemini Nasıl Uygulayabilirsiniz?” başlıklı bir blog yazısı için 10 SEO anahtar kelime oluşturun. Bu anahtar kelimeleri kullanarak SEO dostu bir taslak önerin ve ardından blog için 100 kelimelik bir giriş yazın. ’
✅ İyi Komut: "Kalite Yönetim Sistemini Nasıl Uygulayabilirsiniz?" başlıklı bir blog yazısı için 10 SEO anahtar kelime oluşturun. Bu blog yazısının hedefi iş sahipleri, CEO'lar ve üst düzey yöneticilerdir.
Şimdi, oluşturulan anahtar kelimeleri kullanarak bu blog yazısı için ayrıntılı, SEO dostu bir taslak oluşturun.
Bu blog için, oluşturulan taslak ve SEO anahtar kelimelerini göz önünde bulundurarak 100 kelimelik bir giriş yazın.
3. Modelin hatırladığını varsaymak
Çoğu büyük dil modeli durum bilgisi içermez ve mevcut komuta açıkça eklemediğiniz sürece bilgileri saklamaz. Bu durum genellikle önceki bağlamınızı göz ardı eden veya önceki talimatlarınızla çelişen yanıtlarla sonuçlanır.
Düzeltme: Modelin doğru yanıt vermek için ihtiyaç duyduğu tüm bilgilere sahip olması için her yeni komutta anahtar bağlamı, kısıtlamaları ve hedefleri yeniden belirtin.
❌ Kötü Komut: "Şimdi, daha önce tartıştığımız taslağa göre giriş bölümünü yazın."
✅ İyi Komut: Daha önce oluşturduğumuz blog taslağını (Giriş, Avantajlar, Kullanım Örnekleri ve Sonuç) kullanarak 100 kelimelik bir giriş yazın. Konuşma tarzında yazın ve verimlilik aracımızın çözdüğü yaygın bir sorunu vurgulayarak okuyucunun ilgisini çekin.
Takımlar için Komut Kütüphanesi Oluşturma
İyi bir komut dakikalar kazandırabilir; paylaşılan bir komut kütüphanesi ise saatler kazandırabilir (çünkü herkes onu kullanır). İşte bir komut kütüphanesi oluşturmanın yolları:
Tüm komutlarınızı depolamak için paylaşım bir belge oluşturun.
ClickUp Belge'yi kullanarak takım üyelerinin daha sonra kullanabileceği en etkili komutlarınızı düzenleyin. Bu komutları departmana ve daha sonra görev türüne göre (ör. içerik oluşturma, pazar araştırması, veri analizi vb.) düzenleyebilirsiniz.
Her komut için aşağıdakileri ekleyin:
- Komutun kendisi
- Komutun amacını, ne zaman kullanılacağını, nelerden kaçınılması gerektiğini vb. açıklayan kısa bir açıklama.
- Net beklentiler ayarlamak için örnek AI çıktısı
2. Standartlaştırılmış komut şablonları tasarlayın
Toplantı notlarını özetlemek veya bir blogu optimize etmek gibi yaygın görevler için, herkesin kullanması gereken standart komut stratejileri oluşturabilirsiniz. İstenen stilde yanıtlar üretmek için ne zaman ve nasıl kullanılacaklarına dair kesin AI komut şablonları ve talimatlar ekleyebilirsiniz.
Bu, her takım üyesinin komut verirken aynı en iyi uygulamaları izlemesini sağlayarak tutarlı bir çıktı kalitesi garanti eder.
3. İşbirliği ve geri bildirim kültürünü teşvik edin
Takımınızı bu komut kütüphanesini kullanmaya teşvik edin ve aynı zamanda geliştirilmesine de yardımcı olun. Bunu yapmak için şunlar yapılacak:
- Takımın komutları derecelendirebileceği basit bir derecelendirme sistemi getirin. Bir komutun derecelendirmesi ne kadar yüksekse, o kadar etkilidir.
- Takım üyelerinin iyileştirme önerileri ve etkisiz komutları işaretlemek için yorumlarını bırakabilmeleri için belgeyi açın.
4. Komut istem kitaplığınıza sorun giderme ipuçları ekleyin
AI'nın beklenenin altında veya beklenmedik çıktılar ürettiği durumlar olabilir. Takımınızın sorunları teşhis etmesine ve çözmesine yardımcı olmak için, yaygın AI komut hatalarını ve çözümlerini ele alan bir sorun giderme bölümü eklemeyi düşünün.
Bu, aşağıdaki gibi görünebilir:
Sorun: Çıktı çok genel
Neden olur: AI, en yaygın eğitim verilerine başvurma eğilimindedir, bu da güvenli ancak genel ve ilhamsız yanıtlara yol açabilir.
Çözüm: AI'yı doğru yönde yönlendirmek için kısıtlamalar veya özel talimatlar ekleyin.
Örnek: "100 kelimenin altında tutun"
📚 Daha fazla bilgi: Prompt Mühendisi Nasıl Olunur?
Komuttan Verimliliğe: ClickUp Bu Boşluğu Nasıl Kapatıyor?
Temel ve ileri düzey komut mühendisliği tekniklerini öğrenerek, deneme hatasıyla zaman kaybetmeyi bırakıp, işinizi gerçekten ilerleten sonuçlar elde etmeye başlayabilirsiniz.
ClickUp ile AI, çalışma alanınızın bir parçası haline gelir. Görev yönetimini otomasyon ve işbirliği ile birleştirir, böylece araçlar arasında geçiş yapmadan iş tamamlandı.
Öyleyse, AI'yı çağırmanız gereken bir yardımcı olarak kullanmanın eski yöntemini bir kenara bırakalım. Artık takımınızın bir parçası olan bir AI asistanı edinmenin zamanı geldi.
Bugün ClickUp'a kaydolun ve AI'nın sadece bir tık uzağınızda olduğu zaman neler olacağını görün!
Sık Sorulan Sorular
En iyi araç, AI'nın gerçekleştirmesi istediğiniz göreve bağlıdır. Ancak, AI, işlerinizi planlamak ve teslim etmek için halihazırda kullandığınız platforma entegre edildiğinde en yüksek değer elde edilir. Örneğin, ClickUp Brain, ClickUp Çalışma Alanı'na geniş ve derin bir şekilde entegre edilmiştir, böylece herhangi bir ekrandan AI asistanına erişebilirsiniz. Hatta, Brain, ChatGPT, Gemini, Claude vb. arasında geçiş yaparak işiniz için en uygun AI modelini seçebilirsiniz.
Evet! En iyi performans gösteren komutlarınızı paylaşılan bir ClickUp belgesinde saklayabilir veya hatta anında yeniden kullanmak için özel AI alanlarına dönüştürebilirsiniz. Bu şekilde, herkes o alanı tıklayarak AI asistanının önceden ayarladığınız komutu çalıştırmasını sağlayabilir. Tutarlılık ve zaman hassasiyeti gerektiren tekrarlayan görevler için şiddetle tavsiye edilir.
Büyük dil modelleri arama motorları değildir. Arama sorgusu girdiğinizde her seferinde aynı sonucu veren Google gibi değildirler. Bunun yerine, LLM'ler eğitimleri sırasında öğrendikleri verilere ve kalıplara göre sorularınızı yanıtlarlar, bu nedenle aynı komut her seferinde farklı sonuçlar verebilir.
Sıfır atışlı komut mühendisliği tekniğinde, beklenen sonucun destekleyici örnekleri olmadan AI'ya gerçekleştirmesi gereken görevi basitçe söylersiniz. Bunun aksine, az atışlı komut verme, AI'yı belirli bir yöne yönlendirmek için birkaç örnek eklemenizi gerektirir. Örneğin, AI'nın buna benzer bir şey üretebilmesi için örnek bir e-posta yanıtı sağlamak.