RISEN Çerçevesi: Tutarlı Sonuçlar İçin Her Yapay Zekâ İstemini Yapılandırın
İlk seferde işe yarayan istemler yazmak için beş parçalı bir sistem — ChatGPT, Claude ve diğer tüm yapay zekâ asistanları için kullanıma hazır şablonlarla birlikte.
ChatGPT'ye aynı soruyu üç kez sordunuz. Üç tamamen farklı yanıt aldınız. Biri fazla muğlaktı. Biri konuyu kaçırdı. Biri ise aslında oldukça yakındı — ama diğerleri olmadığı hâlde o yanıtın neden işe yaradığından emin değilsiniz.
Bu tutarsızlık, insanların yapay zekâ asistanlarıyla yaşadığı en yaygın sorundur. Ve bu yapay zekânın suçu değildir. İstemin suçudur. Daha açık söylemek gerekirse, isteminizdeki yapı eksikliğinin suçudur.
Araştırmalar bunu doğruluyor: arXiv'de yayımlanan 2024 tarihli bir çalışma, açık ve yapılandırılmış istemler kullanan kişilerin görev verimliliklerinin ve aldıkları sonuçların belirgin biçimde daha iyi olduğunu ortaya koydu. Yapılandırılmış istem çerçeveleri kullanan kuruluşlar, doğaçlama yapanlara kıyasla %67'lik üretkenlik artışı bildiriyor. Aradaki fark hiç de küçük değil.
RISEN çerçevesi, istemleri yapılandırmak için en pratik sistemlerden biridir. Kyle Balmer tarafından geliştirilen bu çerçeve, muğlak talepleri kesin yönergelere dönüştüren tekrarlanabilir, beş adımlı bir kontrol listesi sunuyor. Tahmin yok. Daha iyi bir sonuç umarak beş kez yeniden üretmek yok.
Çoğu istem neden tutarsız sonuçlar veriyor
"Proje güncellemesi hakkında bana bir e-posta yaz" gibi serbest biçimli bir istem yazdığınızda, ne kastettiğinizi tam olarak biliyorsunuzdur. Projeyi, alıcıyı, tonu ve değinilmesi gereken önemli noktaları bilirsiniz. Yapay zekâ ise bunların hiçbirini bilmiyor. Her boşluğu genel varsayımlarla dolduruyor.
Sonuç mu? Sıradan bir çıktı. Yeniden ürettiriyorsunuz. Yine olmuyor. Bir kelime değiştirip tekrar deniyorsunuz. Hâlâ istediğiniz gibi değil. Yirmi dakika sonra yapay zekâyla boğuşmaya, e-postayı kendiniz yazmaktan daha fazla zaman harcamış oluyorsunuz.
Çözüm, daha uzun istemler ya da sihirli kelimeler değil. Çözüm, yapay zekânın gerçekten ihtiyaç duyduğu bilgiyi — gözden kaçırmayı imkânsız kılan bir yapı içinde — ona vermektir. RISEN'in yaptığı tam olarak budur.
RISEN'in harfleri aslında neyi temsil ediyor
İnternette her harfin neyi ifade ettiği konusunda bazı karışıklıklar var. Farklı kaynaklar birbirinden biraz farklı terimler kullanıyor. İşte Balmer'ın özgün çerçevesine dayanan kesin açıklama:
R — Role (Rol)
Yapay zekâ kim olmalı? Pazarlama uzmanı mı? Sabırlı bir öğretmen mi? Şüpheci bir editör mü? Bir rol atamak yanıtın bakış açısını, uzmanlık düzeyini ve tonunu şekillendirir.
I — Instructions (Talimatlar)
Asıl görev nedir? Bu, sizin net ve doğrudan talebinizdir. İpucu değil. Bağlam değil. Yapay zekânın üretmesini istediğiniz spesifik şey.
S — Steps (Adımlar)
Yapay zekâ buna nasıl yaklaşmalı? Görevi mantıksal adımlara veya bileşenlere bölün. Bu, yapay zekânın düşünme sürecini yönlendirir ve hiçbir şeyin atlanmamasını sağlar.
E — End Goal (Nihai Hedef)
Başarı neye benzer? Amacı, hedeflediğiniz sonucu veya bu çıktının nasıl kullanılacağını tanımlayın. Bu, yapay zekânın asıl önemli olan şeye odaklanmasını sağlar.
N — Narrowing (Daraltma)
Hangi kısıtlar veya sınırlar geçerli? Kelime sınırları, kaçınılacak konular, belirli odak alanları, biçim gereksinimleri. Daraltma, alakasız olanı eler.
RISEN çerçevesinin beş bileşeni: Rol, Talimatlar, Adımlar, Nihai Hedef ve Daraltma
Her bileşen çıktınızı nasıl iyileştirir
Her parçanın ne işe yaradığına — ve onu atladığınızda neler olduğuna — bakalım.
Rol: uzmanlık düzeyini belirleme
Bir rol olmadan yapay zekâ varsayılan olarak genel, yardımsever bir asistan tonuna düşer. Basit sorular için bu yeterlidir, ama uzmanlık gerektiren görevlerde uzmanlaşmış bir bakış açısı istersiniz.
Rol olmadan: "Bu satış e-postası hakkında bana geri bildirim ver."
Rol ile: "B2B yazılım sektöründe 15 yıllık deneyime sahip bir satış direktörüsün. Bu satış e-postası hakkında bana geri bildirim ver."
İkinci istem size, gerçekten binlerce satış e-postası göndermiş birinin bakış açısından geri bildirim getirir — sıradan yazım tavsiyesi değil.
Talimatlar: asıl talep
Muğlak talimatlar muğlak sonuçlar üretir. Talebiniz ne kadar spesifik olursa, çıktı da o kadar kullanışlı olur.
Muğlak: "Sunumum konusunda bana yardım et."
Spesifik: "Sunumum için ilk 15 saniyede dikkat çekecek bir açılış cümlesi yaz."
Birincisi size net bir teslim edilebilir veriyor. Diğeri ise yapay zekâyı "yardım"ın ne anlama geldiğini tahmin etmeye bırakıyor.
Adımlar: süreci yönlendirme
Karmaşık görevlerde adımlar, yapay zekânın doğru bir analiz yapmadan doğrudan sonuca atlamasını engeller. Mantıksal bir ilerleyişe zorlar.
Adımlar olmadan: "Bu müşteri geri bildirimini analiz et ve bana öneriler ver."
Adımlarla: "Bu müşteri geri bildirimini analiz et. Önce, en sık tekrar eden 3 şikâyeti belirle. Ardından olumlu örüntüleri not et. Sonra hangi sorunların ele alınacağını sıklığa ve ciddiyete göre önceliklendir. Sonra bana önerilerini sun."
Adım adım ilerleyen sürüm daha kapsamlı ve düzenli bir analiz üretir; çünkü bir uzmanın gerçekten soruna nasıl yaklaşacağını birebir yansıtır.
Nihai hedef: başarıyı tanımlama
Yapay zekâya neden bir şeye ihtiyacınız olduğunu — nihai amacı — söylemek, çıktıyı ince ama önemli biçimlerde şekillendirir.
Nihai hedef olmadan: "Bu makaleyi özetle."
Nihai hedef ile: "Bu makaleyi özetle. Özet, bu teknolojiye yatırım yapıp yapmamaya karar verecek üst düzey yöneticilerle paylaşılacak."
Aynı görev, farklı çıktı. İkinci sürüm sıradan bir özet yerine yatırım kararını ilgilendiren noktalara odaklanır.
Daraltma: sınırları çizme
Kısıtlar, engel değildir — odaklanmadır. Daraltma, yapay zekâya neyi dahil edeceğini, neyi dışarıda bırakacağını veya neye öncelik vereceğini söyler.
Daraltma olmadan: "Uzaktan çalışma hakkında bir blog yazısı yaz."
Daraltma ile: "Uzaktan çalışma hakkında bir blog yazısı yaz. Özellikle hibrit ekiplerdeki iletişim sorunlarına odaklan. 800 kelimenin altında tut. 'Görüntülü görüşme yapın' gibi sıradan tavsiyelerden kaçın — eyleme dökülebilir taktikler istiyorum."
Daraltma, gereksiz dolguyu eler ve çıktıyı sıkı ve konuyla ilgili tutar.
Pratikte RISEN: Eksiksiz bir dönüşüm
Gerçek bir istemi adım adım dönüştürelim. Diyelim ki haftalık bir proje güncelleme e-postası yazmak için yardıma ihtiyacınız var.
Başlangıçtaki istem:
Bir proje güncelleme e-postası yaz.
Bu, sıradan ve büyük ihtimalle işe yaramayan bir şey üretecek. Şimdi RISEN'i uygulayalım.
RISEN sürümü:
Rol: Açıklık ve özgüvenle iletişim kuran bir proje yöneticisisin.
Talimatlar: Web sitesi yenileme projemiz için haftalık bir proje güncelleme e-postası yaz.
Adımlar:
1. Tek cümlelik bir durum özetiyle başla
2. Bu haftaki 3 önemli kazanımı listele
3. Engelleri veya riskleri not et
4. Önümüzdeki haftanın önceliklerini özetle
5. Paydaşlardan bir geri dönüş gerekiyorsa net bir taleple bitir
Nihai Hedef: Bu e-posta, hızlı bir okuma isteyen üst düzey yöneticilere gidiyor — projenin durumunu 60 saniyenin altında kavramaları gerekiyor.
Daraltma: E-postanın tamamını 200 kelimenin altında tut. Kolay tarama için madde işaretleri kullan. Teknik jargondan kaçın — hedef kitle teknik değil.
Muğlak bir istemin yapılandırılmış bir RISEN istemine dönüştürüldüğünü gösteren öncesi-sonrası karşılaştırması
Çıktı kalitesindeki fark çarpıcı olacaktır. RISEN sürümü size gerçekten gönderebileceğiniz bir e-posta üretir — özgün sürüm ise yeniden yazmak için 15 dakika harcayacağınız bir şey üretir.
Kullanıma hazır 3 RISEN şablonu
İşte kopyalayıp özelleştirebileceğiniz ve hemen kullanabileceğiniz üç şablon. Her biri, her seferinde değiştireceğiniz kısımlar için {{variables}} kullanıyor.
Şablon 1: Profesyonel e-posta yazımı
Rol: Net ve özlü e-postalar yazan, profesyonel bir iletişimcisin.
Talimatlar: {{recipient}} kişisine {{topic}} hakkında bir e-posta yaz.
Adımlar:
1. Bağlamla başla — ilgili durumu hatırlat
2. Asıl noktayı veya talebi açıkça belirt
3. Gerekli ayrıntıları veya arka planı sun
4. Spesifik bir sonraki adım veya eyleme çağrı ile bitir
Nihai Hedef: Alıcı, ondan tam olarak ne istediğimi anlamalı ve hızlıca yanıt verebilmeli ya da harekete geçebilmeli.
Daraltma: {{word_count}} kelimenin altında tut. Ton {{tone}} olmalı. "Umarım bu e-posta size iyi bir günde ulaşır." gibi dolgu ifadelerinden kaçın.
Şablon 2: İçerik üretimi
Rol: {{industry}} alanında uzmanlaşmış bir {{expertise}} içerik yazarısın.
Talimatlar: {{topic}} hakkında bir {{content_type}} yaz.
Adımlar:
1. Okuyucuyu çekici bir girişle yakala
2. Ana noktaları somut örneklerle sun
3. Sık karşılaşılan itirazları veya soruları ele al
4. Net bir çıkarım veya eyleme çağrı ile bitir
Nihai Hedef: Okuyucu, bunu okuduktan sonra {{desired_outcome}}.
Daraltma: Hedef kitle {{audience}}. Uzunluk {{length}} olmalı. Gerekli olmadıkça jargondan kaçın. {{tone}} bir ton kullan.
Şablon 3: Sorun çözme ve analiz
Rol: {{domain}} alanında uzmanlığa sahip bir {{role}} kişisin.
Talimatlar: Şu sorunu çözmeme yardım et: {{problem_description}}
Adımlar:
1. Sorunun temel nedenini netleştir
2. Olası çözümleri her birinin artıları ve eksilerini belirterek listele
3. {{criteria}} ölçütüne göre en iyi yaklaşımı öner
4. Uygulama adımlarını özetle
Nihai Hedef: {{deadline_or_context}} tarihine/koşuluna kadar {{what_you_need_to_do}} yapmam gerekiyor.
Daraltma: Şu kısıtları göz önünde bulundur: {{constraints}}. {{requirements}} olan çözümlere odaklan.
Bunun gibi şablonları düzenli olarak yeniden kullanacaksanız — farklı konularla, alıcılarla veya bağlamlarla doldurarak — PromptNest gibi bir araç, bu {{variables}} yerleşik biçimde onları kaydetmenize olanak tanır. Kopyaladığınızda, boşlukları doldurmak için bir form çıkar ve son istem yapıştırılmaya hazır olur.
RISEN ne zaman gereğinden fazla olur
RISEN güçlüdür, ama her şey için ona ihtiyacınız yok. Basit sorular veya hızlı görevler için tam beş parçalı bir yapı, değer katmadan sürtünme ekler.
Şu durumlarda RISEN'i kullanın:
Tutarlı ve yüksek kaliteli çıktıya ihtiyacınız var
Görev karmaşık veya çok adımlı
Daha basit istemleri denediniz ve kötü sonuçlar aldınız
Bu istemi birden çok kez tekrar kullanacaksınız
Çıktı önemli (müşteri işi, kamuya açık içerik, kritik kararlar)
Şu durumlarda RISEN'i atlayın:
Basit, gerçeklere dayalı bir soru soruyorsunuz
Görev doğrudan ve düşük riskli
Sadece hızlı bir beyin fırtınası ya da başlangıç noktasına ihtiyacınız var
Yineleme yapabileceğiniz karşılıklı bir sohbettesiniz
RISEN'in gereğinden fazla olduğu durumlarda istem yapısının temelleri için İstem Mühendisliği 101 yazısına bakın — orada karıştırıp eşleştirebileceğiniz daha basit yapı taşları anlatılıyor.
Sık yapılan RISEN hataları ve nasıl düzeltilir
Bir çerçeveniz olsa bile, yanlış gitmenin yolları vardır. Dikkat edilecekler şunlar:
1. Hata: Rolü atlamak
Çoğu kişi doğrudan talimatlara geçer. Ama bir rol olmadan sıradan yanıtlar alırsınız. "Deneyimli bir editörsün" gibi basit bir rol bile çıktıyı belirgin biçimde değiştirir.
2. Hata: Muğlak talimatlar
"Pazarlama konusunda bana yardım et" bir talimat değil — bir konudur. Bunu spesifik bir teslim edilebilir olarak yeniden yazın: "Yaz indirimini duyuran e-posta kampanyamız için 5 başlık seçeneği yaz."
3. Hata: Karmaşık görevlerde adımları atlamak
Çıktınız dağınıksa veya parçalar eksikse, muhtemelen daha açık adımlara ihtiyacınız vardır. Göreve elle nasıl yaklaşacağınızı parçalara ayırın ve o adımları istemde belirtin.
4. Hata: Nihai hedef bağlamının olmaması
Yapay zekâ, çıktısını ne yapacağınızı bilmez. Kendi notlarınız için yazılmış bir özet, yönetim kuruluna sunulacak özetten farklı görünür. Amacı her zaman paylaşın.
5. Hata: Daraltmayı unutmak
Sınırı olmayan istemler sınırı olmayan yanıtlar üretir. Metin yığınları, alakasız sapmalar ya da konu dışı bölümler alıyorsanız daraltıcı kısıtlar ekleyin.
RISEN'in asıl gücü tek tek istemlerde değil — tekrar tekrar kullanabileceğiniz bir şablon kütüphanesi inşa etmektedir. Haftalık güncellemeler, müşteri e-postaları veya içerik brifingleri için işe yarayan bir RISEN istemi hazırladıysanız, onu bir daha sıfırdan yazmak zorunda kalmamalısınız.
En sık yaptığınız 5-10 yapay zekâ görevini belirleyerek başlayın. Her biri için bir RISEN şablonu hazırlayın. Bunları gerçekten bulabileceğiniz bir yere kaydedin — rastgele bir not dosyasının dibine değil.
Bunu herhangi bir not uygulamasında veya dokümanda yapabilirsiniz. Ama bu iş için tasarlanmış bir şey istiyorsanız PromptNest, tam olarak bu amaçla geliştirilmiş, yerel bir Mac uygulamasıdır. İstemleri projelere göre düzenleyebilir, tüm kütüphanenizde arama yapabilir ve {{client_name}} ya da {{topic}} gibi değişkenler kullanarak her istemi yeniden kullanılabilir bir şablona dönüştürebilirsiniz. Tek bir klavye kısayolu aramayı açar, boşlukları doldurursunuz ve son istem panonuza kopyalanır.
Mac App Store'da $19.99'a tek seferlik ücretle satılıyor — abonelik yok, hesap yok, bulut yok — ve tamamen çevrimdışı çalışıyor.
Tek bir istemle başlayın
Yazdığınız her istemi RISEN'leştirmek zorunda değilsiniz. Düzenli olarak yaptığınız ve sürekli tutarsız sonuçlar veren bir görevle başlayın. Çerçeveyi uygulayın. Çıktıyı karşılaştırın.
Farkı bir kez gördüğünüzde — ki göreceksiniz — onu doğal olarak diğer görevlerde de kullanmaya başlayacaksınız. Çerçeve, birkaç kullanımdan sonra alışkanlığa dönüşür.
İsteminizi seçin. Beş bileşeni ekleyin. Sonuçların nasıl iyileştiğini izleyin.
