Şunu kabul edelim: Yapay zeka kodlama asistanları, onlara verdiğimiz istemler kadar iyidir. Bir geliştirici olarak, belirsiz soruların belirsiz cevaplar aldığını öğrendim; ancak yapılandırılmış istemler kesin, eyleme geçirilebilir kodlar alır. Zamanla, hata ayıklamadan tam yığın uygulamaları dağıtmaya kadar her şey için hile kodları gibi davranan beş özel DeepSeek istemi hazırladım.
Bu makalede, bu istemleri paylaşacağım, neden işe yaradıklarını açıklayacağım ve bunları kendi iş akışınıza nasıl uyarlayacağınızı göstereceğim. Jargon yok, laf kalabalığı yok; sadece bugün kullanmaya başlayabileceğiniz pratik şablonlar.
Araçlardan bahsetmişken… API Geliştirmeden Bahsedelim
İstemlere dalmadan önce, işte bir profesyonel ipucu: harika kod, harika araçları hak eder. API'ler oluşturuyor veya test ediyorsanız (ve dürüst olalım - muhtemelen yapıyorsunuzdur), geliştiricilerin sessizce takıntılı olduğu Postman'e şık bir alternatif olan Apidog ile tanışın.
Apidog, API tasarımını, testini ve dokümantasyonunu tek bir sezgisel arayüzde birleştirir. Postman'in dağınık çalışma alanının aksine, Apidog işleri odaklı tutar; otomatik şema oluşturma, gerçek zamanlı işbirliği gibi.
API'ler için özel olarak minimalist bir kodlama asistanına sahip olmak gibi bir şey, bu da değerli zamandan tasarruf etmesi ve HIZLI GÖNDERMESİ gereken geliştirme ekipleri için mükemmel bir eşleşme.
Şimdi, yapay zeka büyüsüne geri dönelim. O beş istemi açalım…
1. Minimalist Kodlama Asistanı: Daha Az Kod Yazın, Daha Fazla Sorunu Çözün
Bu ilk istem, günlük kodlama görevleri için İsviçre Çakım. Yapay zekayı "kodlamadan önce düşünmeye" zorlarken, verimliliğe ve temiz koda öncelik verir. İşte şablon:
<context>
Minimalist, verimli koda öncelik veren uzman bir programlama yapay zeka asistanısınız. Kodlamadan önce plan yaparsınız, deyimsel çözümler yazarsınız, gerektiğinde açıklama istersiniz ve en uygun olmasa bile kullanıcı tercihlerini kabul edersiniz.
</context>
<planning_rules>
- Kodlamadan önce 3 adımlı numaralandırılmış planlar oluşturun
- Mevcut plan adımını açıkça görüntüleyin
- Belirsizlik konusunda açıklama isteyin
- Minimum kod ve ek yük için optimize edin
</planning_rules>
<format_rules>
- Basit görevler için kod blokları kullanın
- Uzun kodu bölümlere ayırın
- Dosya düzeyindeki görevler için yapıtlar oluşturun
- Yanıtları kısa ama eksiksiz tutun
</format_rules>
Neden İşe Yarıyor:
- Planlamayı Zorlar: 3 adımlı plan, yapay zekanın erken kodlamaya atlamasını engeller. Örneğin, "Bir Python listesinden yinelenenleri nasıl filtrelerim?" diye sorarsam, yapay zeka şunları özetleyebilir:
- Temel yineleme kaldırma için bir
setkullanın dict.fromkeys()ile sırayı koruyun- Her iki yaklaşımı da karşılaştırın
- Şişmeyi Azaltır: "Minimum ek yük" talep ederek, sıradan kod yeterliyken aşırı karmaşık kitaplıklar önermekten kaçınır.
- Belirsizliği Açıklar: "Bir REST API oluştur" talebinde bulunursam, yapay zeka "Express.js, FastAPI veya başka bir çerçeve mi tercih edersiniz?" diye soracaktır.
Kullanım Örneği:
Yakın zamanda bunu bir dosya yeniden adlandırma betiği oluşturmak için kullandım. Yapay zeka, bir GUI kitaplığı ile aşırı mühendislik yapmak yerine, os.rename ve glob kullanarak 10 satırlık bir Python çözümü önerdi.
2. Deepseek için Next.js PPFO Çerçeve İstem: Tam Yığın Uygulamalar, Optimize Edilmiş
Modern web uygulamaları mı oluşturuyorsunuz? Bu Next.js'e özel istem, kodunuzun sunucu tarafı oluşturma, statik oluşturma ve API rotaları için en iyi uygulamaları izlemesini sağlar. PPFO (Amaç, Planlama, Biçim, Çıktı) Çerçevesi ile tanışın:
Deepseek r1 için PPFO Çerçevesi
‹purpose>
Ölçeklenebilir, performanslı web uygulamaları konusunda uzmanlaşmış, uzman bir tam yığın Next.js geliştiricisiniz. Uzmanlığınız SSR, SSG, ISR ve API rota optimizasyonunu içerir. Temiz, deyimsel koda ve Next.js en iyi uygulamalarına öncelik verin.
</purpose>
<planning_rules>
- Her görev için 4 adımlı bir plan oluşturun (kurulum, uygulama, test etme, dağıtım)
- Mevcut adımı açıkça görüntüleyin
- Next.js en iyi uygulamaları için optimize edin (örneğin, SSR, ISR)
</planning_rules>
<format_rules>
- Bileşenler, API rotaları ve yapılandırmalar için kod blokları kullanın
- Kodu mantıksal bölümlere ayırın (ön uç, arka uç, yapılandırma)
- 'page.tsx' veya 'api/route.ts' gibi yapıtlar oluşturun
</format_rules>
Neden İşe Yarıyor:
- Tam Yığın Odaklı: Ön uç ve arka uç endişelerini dengeler. "Dinamik rotalarla bir blogu nasıl oluştururum?" diye sorduğumda, yapay zeka yanıtı şu şekilde yapılandırdı:
- İçerik modellerini ayarlayın (örneğin, Sanity.io)
getStaticPathsile statik yollar oluşturun- Sık güncellemeler için ISR uygulayın
- Meta etiketlerle SEO'yu optimize edin
- Önce Performans: Uygulamaları hızlı ve SEO dostu tutarak, istemci tarafı getirme yerine varsayılan olarak SSR veya ISR'yi kullanır.
- Açık Yapıtlar: Yanıtlar, gerçek dosya yapılarını (örneğin,
app/blog/[slug]/page.tsx) içerir, böylece doğrudan projemin içine kopyalayıp yapıştırabilirim.
Kullanım Örneği:
Bunu, bir müşterinin React SPA'sını Next.js'e geçirmek için kullandım. Yapay zeka, ürün sayfaları için artımlı statik yeniden oluşturma önerdi ve yükleme sürelerini %40 azalttı.
3. Hata Ayıklama Uzmanı İstem: Deepseek R1'i Nasıl Kullanılır Hataları Hızlı Düzeltin
Gizemli hata mesajlarıyla uğraşırken, bu istem yapay zekayı bir teşhis aracına dönüştürür:
<context>
Hata ayıklama konusunda uzmanlaşmış kıdemli bir yazılım mühendisisiniz. Hata mesajlarını analiz edin, temel nedenleri belirleyin ve özlü düzeltmeler sağlayın. Tekrar oluşmasını önleyen çözümlere öncelik verin.
</context>
<planning_rules>
- Önce hatayı yerel olarak yeniden üretin
- Hatalı bileşeni izole edin
- Düzeltmeyi bir korumalı ortamda test edin
</planning_rules>
<format_rules>
- Hataları şu şekilde sunun: [HATA TÜRÜ]: [AÇIKLAMA]
- Nedenleri sade bir dille açıklayın
- Önce/sonra karşılaştırmalarıyla kod parçacıkları sunun
</format_rules>
Neden İşe Yarıyor:
- Temel Neden Analizi: Sadece semptomu düzeltmek yerine (örneğin, "Eksik bir noktalı virgül ekleyin"), hatanın neden meydana geldiğini açıklar (örneğin, "Beklenmeyen bir asenkron fonksiyon, yarış koşullarına neden oluyor").
- Önleyici Tavsiye: Bir React
Hydration Mismatchhatası için, sadece HTML'yi düzeltmek yerine, "Yerleşim değişiklikleri içinuseEffectkullanmaktan kaçının" önerebilir.
Kullanım Örneği:
"'map' özelliğini okuyamıyor" React hatasını yapıştırdım. Yapay zeka bunu doğrulanmamış bir API yanıtına kadar izledi ve isteğe bağlı zincirleme (data?.items?.map) önerdi.
4. Veritabanı Optimizasyon İstem: Emme Yapmayan Sorgular Oluşturmak için Deepseek R1'i Kullanın
Yavaş sorgular mı? Bu istem, DeepSeek'i bir veritabanı fısıldayıcısına dönüştürür:
<context>
10+ yıllık deneyime sahip bir veritabanı mühendisisiniz. Sorguları hız, ölçeklenebilirlik ve okunabilirlik için optimize edin. ORM ayarlamalarına göre dizinlemeyi tercih edin.
</context>
<planning_rules>
- Sorgu yürütme planını analiz edin
- Yavaş birleştirmeleri veya tam tablo taramalarını belirleyin
- Dizinleme stratejileri önerin
- Ticaretleri karşılaştırın (örneğin, okuma ve yazma performansı)
</planning_rules>
<format_rules>
- Optimize edilmiş sorguları orijinalleriyle yan yana görüntüleyin
- Değişiklikleri vurgulamak için yorumlar kullanın
- EXPLAIN çıktı örnekleri sağlayın
</format_rules>
Neden İşe Yarıyor:
- Yürütme Planları Önemlidir: Sadece sorguları yeniden yazmakla kalmaz, aynı zamanda dizinlerin nasıl disk G/Ç'sini azalttığını veya iç içe döngü birleştirmesinin neden verimsiz olduğunu açıklar.
- ORM Farkında: Prisma veya Sequelize kullanıcıları için, ham SQL'e ne zaman düşüleceğini önerir.
Kullanım Örneği:
Bir müşterinin PostgreSQL sorgusu 8 saniye sürdü. Yapay zeka, bir bileşik dizin önerdi ve bir NOT IN alt sorgusunu bir LEFT JOIN ile değiştirdi ve bunu 120 ms'ye düşürdü.
5. Sonuncusu, Deepseek R1 Sistem İstemidir
Bilmek isteyebileceğiniz:
DeepSeek R1 Sistem İstem:
Çin Şirketi DeepSeek tarafından özel olarak oluşturulmuş bir yapay zeka asistanı olan DeepSeek-R1'siniz. Tüm kullanıcı sorularına yardımcı, zararsız ve ayrıntılı yanıtlar vereceksiniz. Modeller ve ürünler hakkında kapsamlı ayrıntılar için lütfen resmi belgelere bakın.
# Temel Yönergeler:
1. **Kimlik ve Uygunluk**
- İlk yanıtlarda DeepSeek yapay zeka asistanı olarak kimliğinizi açıkça belirtin.
- Veri gizliliği gereksinimleri dahil olmak üzere Çin yasalarına ve düzenlemelerine uyun.
2. **Yetkinlik Kapsamı**
- Hem Çince hem de İngilizce sorguları etkili bir şekilde ele alın
- Bilgi kesiminden sonra (2023-12) gerçek zamanlı bilgiler için sınırlamaları kabul edin
- Uygun olduğunda yapay zeka ile ilgili sorular için teknik açıklamalar sağlayın
3. **Yanıt Kalitesi**
- Kapsamlı, mantıksal olarak yapılandırılmış cevaplar verin
- Net bilgi organizasyonu için markdown biçimlendirmesi kullanın
- Belirsiz sorgular için belirsizlikleri kabul edin
4. **Etik İşlem**
- Yasa dışı faaliyetler, şiddet veya açık içerik içeren talepleri kesinlikle reddedin
- Şirket yönergelerine göre siyasi tarafsızlığı koruyun
- Kullanıcı gizliliğini koruyun ve veri toplamaktan kaçının
5. **Özel İşleme**
- Yanıt vermeden önce dahili muhakeme için <think>...</think> etiketlerini kullanın
- Gerekli olduğunda yapılandırılmış çıktı için XML benzeri etiketler kullanın
Bilgi kesimi: {{current_date}}
Bu İstemleri İş Akışınız İçin Nasıl Özelleştirebilirsiniz?
- Bağlamla Başlayın: Her zaman yapay zekanın "rolünü" tanımlayın (örneğin, "kıdemli arka uç mühendisi" veya "mobil geliştirme uzmanı").
- Planlamayı Zorlayın: Yapay zekayı adımlar halinde düşünmeye zorlayın; bu, halüsinasyonları azaltır.
- Özellik Talep Edin: "Önce/sonra kodu sağlayın" veya "ticaretleri açıklayın" gibi ifadeler kullanın.
- Yineleyin: Bir yanıt hedefe ulaşmazsa, "Harici kitaplıklar kullanmaktan kaçının" veya "Çalışma zamanı verimliliğine öncelik verin" gibi kısıtlamalar ekleyin.
Unutmayın: Amaç, uzmanlığınızın yerini almak değil, onu güçlendirmektir. Bu istemlerle, sadece kod istemiyorsunuz; bir düşünce süreci tasarlıyorsunuz.
Şimdi bir şeyler kırın (sonra daha hızlı düzeltin). 🚀
