Hepimiz LLM'leri günlük olarak kullanıyoruz. Çoğumuz bunları iş yerinde kullanıyoruz. Birçoğumuz bunları yoğun bir şekilde kullanıyoruz.
Teknoloji alanındaki insanlar - evet siz - yüksek lisans derecelerini şu adreste kullanıyorsunuz:genel nüfus oranının iki katı. Birçoğumuz her hafta bir günden fazlasını bunları kullanarak geçiriyoruz - evet ben.
Yüksek Lisans derecelerine güvenenlerimiz bile, istediğimiz şekilde yanıt vermedikleri zaman düzenli olarak hayal kırıklığına uğruyorlar.
LLM'lerle şu şekilde iletişim kurabilirsiniz:titreşim kodlaması. Aynı dersler, gerçek işi yapmaya çalışırken kendinizi ChatGPT gibi bir LLM kullanıcı arayüzüyle uzun "konuşmaların" içinde bulursanız geçerlidir.
Titreşim kodlama ortamınızı seçin
Vibe coding, yapay zeka asistanlarıyla yazılım geliştirmektir. Ne istediğinizi tanımlarsınız, model kodu oluşturur ve amacınıza uyup uymadığına siz karar verirsiniz.
Fikir bu. Pratikte ise durum genellikle daha karmaşıktır.
Karar vermeniz gereken ilk şey hangi kod düzenleyicide çalışacağınızdır. Burası LLM ile iletişim kuracağınız, kodu oluşturacağınız, görüntüleyeceğiniz ve çalıştıracağınız yerdir.
Cursor'un büyük bir hayranıyım ve şiddetle tavsiye ediyorum. Ücretsiz Hobi planına başladım ve bu, burada yaptığımız şey için fazlasıyla yeterli.
Adil uyarı: İki seviye yukarı çıkıp Pro+ hesabı için ödeme yapmaya başlamam yaklaşık iki ayımı aldı. Yukarıda belirttiğim gibi, kesinlikle "haftada bir günden fazla Yüksek Lisans kullanımı" kampındayım ve şirkete hoş geldiniz diyorum.
Birkaç seçenek şunlardır:
- İmleç:Çoğu titreşim kodlayıcı gibi benim de kullandığım şey bu. Harika bir arayüze sahip ve kolayca özelleştirilebilir.
- Rüzgar sörfü:İmleç'in ana alternatifi. Kendi terminal komutlarını çalıştırabilir ve elini tutmadan kendi kendini düzeltebilir.
- Google Anti Yerçekimi:İmleç'ten farklı olarak, dosya ağacı görünümünden uzaklaşır ve özellikleri bağımsız olarak oluşturup test etmek için bir aracı filosunu yönlendirmenize olanak sağlamaya odaklanır.
Ekran görüntülerimde İmleç'i kullanacağım ancak prensipler bunların tümü için geçerlidir. Yüksek Lisans'larla derinlemesine iletişim kurduğunuzda bile geçerlidirler.
Bildiğiniz SEO araç setinin yanı sıra ihtiyacınız olan yapay zeka görünürlük verileri.
Neden tek başına yönlendirme yeterli değil?
Neden bir eğitime ihtiyacınız olduğunu merak edebilirsiniz. Yüksek Lisans'a ne istediğinizi söylersiniz ve o da onu oluşturur, değil mi? Bu, bir meta açıklaması veya kendinizin süper kahraman SEO imajı için işe yarayabilir, ancak birden fazla dosyayı kapsayan bir araç veya aracı sistem şöyle dursun, orta derecede karmaşık hiçbir şey için yeterli olmayacaktır.
Anlaşılması gereken anahtar kavramlardan biri bağlam penceresidir. Bu, bir LLM'nin hafızada tutabileceği içerik miktarıdır. Genellikle giriş ve çıkış jetonlarına bölünür.
GPT-5.2, 400.000 jetonluk bir bağlam penceresi sunuyor ve Gemini 3 Pro, 1 milyon jetonla geliyor. Bu yaklaşık 50.000 satırlık kod veya 1.500 sayfalık metin demektir.
Zorluk, özellikle büyük kod tabanlarında yalnızca sınıra ulaşmak değil. Pencereye ne kadar çok içerik doldurursanız, modeller onun içindekileri alma konusunda o kadar kötü olur.
Dikkat mekanizmaları pencerenin ortasını değil başlangıcını ve sonunu tercih etme eğilimindedir. Genel olarak pencere ne kadar az karmaşık olursa model önemli olana o kadar iyi odaklanabilir.
Bağlam pencerelerine daha derinlemesine dalmak istiyorsanız Matt Pocock'unharika YouTube videosubu açıkça açıklıyor. Şimdilik yerleşimi ve ayrıntılı olmanın maliyetini anlamak yeterli.
Birkaç ipucu daha:
- Tek takım, tek hayal.Aşağıda yapacağımız gibi projenizi mantıksal aşamalara bölün ve LLM'nin bu aşamalar arasındaki hafızasını temizleyin.
- Kendi araştırmanızı yapın.Her uygulama detayında uzman olmanıza gerek yok ancak projenizin nasıl inşa edilebileceğine ilişkin yön seçeneklerini anlamalısınız. Nedenini birazdan göreceksiniz.
- Sorun giderme sırasında güvenin ancak doğrulayın.Modelin neler olduğunu açıklamasını sağlayın, dikkatlice inceleyin ve başka bir tarayıcı penceresinde kritik ayrıntıları tekrar kontrol edin.
Daha çok araştırVibe kodlama, arama pazarlamacılığı iş akışlarını nasıl değiştiriyor?
Öğretici: AI Genel Bakış soru çıkarma sistemini titreşimle kodlayalım
Yapay Zeka Genel Bakışında belirgin bir şekilde görünen içeriği nasıl oluşturursunuz? Genel bakışın yanıtladığı soruları yanıtlayın.
Bu eğitimde, AI Genel Bakışlarından soruları çıkaran ve bunları daha sonra kullanmak üzere saklayan bir araç oluşturacağız. Bu kullanım durumunu değerli bulacağınızı umuyorum, ancak asıl amaç, bir sistemi doğru şekilde titreşim kodlamanın aşamalarından geçmektir. Bu, AI Genel Bakış spotunu kazanmanın bir kısayolu olmasa da yardımcı olabilir.
1. Adım: Planlama
İmleç'i (veya tercih ettiğiniz aracı) açmadan önce neyi başarmak istediğinizi ve hangi kaynaklara ihtiyacınız olacağını netleştirin. Yaklaşımınızı ve bunu gerçekleştirmek için ne gerektiğini düşünün.
İmleci henüz başlatmayacağımı belirtmiş olsam da, geleneksel bir arama motoru veya üretken bir yapay zeka kullanmak için iyi bir zaman.
Gemini veya ChatGPT'de neyi başarmaya çalıştığımı açıklayan basit bir veya iki cümleyle ve sistemin geçmesi gerekebileceğini düşündüğüm adımların bir listesiyle başlama eğilimindeyim. Burada hatalı olmak sorun değil. Henüz hiçbir şey inşa etmiyoruz.
Örneğin bu durumda şunu yazabilirim:
Ben bir SEO'yum ve yazarlarımızın yazacağı içeriğe ilham vermek için Google tarafından görüntülenen mevcut Yapay Zeka Genel Bakışlarını kullanmak istiyorum. Amaç, Yapay Zeka Genel Bakışında yanıtlanan ima edilen soruları çıkarmaktır. Adımlar şunları içerebilir:
1 – Sıralamak istediğiniz sorguyu seçin.
2 – Bir arama yapın ve AI Genel Bakışını çıkarın.
3 – Yapay Zeka Genel Bakışında yanıtlanan ima edilen soruları çıkarmak için Yüksek Lisans kullanın.
4 – Soruları kaydedilebilir bir yere yazın.Bunu elinizde tutarak, seçtiğiniz LLM'ye gidebilirsiniz. Kullanıcı arayüzü sohbetleri için Gemini'yi tercih ediyorum, ancak sağlam muhakeme yetenekleri olan herhangi bir modern modelin çalışması gerekir.
Yeni bir sohbet başlatın. Sisteme, Cursor'da bir proje oluşturacağınızı ve fikirler üzerinde beyin fırtınası yapmak istediğinizi bildirin. Daha sonra planlama istemini yapıştırın.
Sistem anında geri bildirim sağlayacaktır ancak bunların tamamı iyi veya kapsamlı olmayacaktır. Örneğin bir yanıt, AI Genel Bakışının zaman içinde izlenmesini ve kendi kullanıcı arayüzünde çalıştırılmasını önerdi. Bu, burada yaptığımızın ötesinde, ancak dikkate değer olabilir.
Modellerin her zaman en basit yolu önermediğini de belirtmekte fayda var. Bir durumda, Google'ın bot algılamasını tetiklemesi muhtemel olan Yapay Zeka Genel Bakışlarını çıkarmak için karmaşık bir yöntem önerdi. Yukarıda oluşturduğumuz listeye geri döneceğimiz yer burasıdır.
1. adım kolay olacak. Anahtar kelimeleri girmek için sadece bir alana ihtiyacımız var.
Adım 2'de biraz ayrıntılandırma gerekebilir. Yapay Zeka Genel Bakışındaki içeriği yakalamanın en basit ve güvenilir yolu nedir? Hadi İkizler'e soralım.
Bu hizmetlere zaten aşinayım ve SerpAPI'yi sıklıkla kullanıyorum, bu yüzden bu proje için bunu seçeceğim. Bunu ilk yaptığımda seçenekleri inceledim, fiyatları karşılaştırdım ve birkaç meslektaşıma sordum. Yanlış seçimi erken yapmak maliyetli olabilir.
Adım 3'ün de daha yakından incelenmesi gerekiyor. Soru çıkarma için hangi Yüksek Lisanslar en iyisidir?
Bununla birlikte, bir LLM'ye körü körüne güvenmiyorum ve bunun iyi bir nedeni var. Bir yanıtta, yakın zamanda piyasaya sürülen Claude 4.6 Opus dikkate bile alınmadı.
Birkaç ileri geri yönlendirmeden sonra Gemini'ye şunları söyledim:
- "Şimdi önerilerinizi ve seçtiğiniz kriterleri eleştirin."
- "Metin kısa olacak, dolayısıyla maliyet sorun değil."
Daha sonra şu noktaya geldik:
Bu proje için, büyük olasılıkla API erişiminiz veya en azından kurulumu kolaylaştıran bir OpenAI hesabınız olduğundan GPT-5.2'yi kullanıyoruz. Buna bir önsezi deyin. Bu eğitime bir Yüksek Lisans jürisi eklemeyeceğim, ancak gerçek dünyada bunu şiddetle tavsiye ediyorum.
Artık ileri geri yaptığımıza göre, neye ihtiyacımız olduğu konusunda daha fazla netliğe sahibiz. Taslağı detaylandıralım:
Ben bir SEO'yum ve yazarlarımızın yazacağı içeriğe ilham vermek için Google tarafından görüntülenen mevcut Yapay Zeka Genel Bakışlarını kullanmak istiyorum. Amaç, Yapay Zeka Genel Bakışında yanıtlanan ima edilen soruları çıkarmaktır. Adımlar şunları içerebilir:
1 – Sıralamak istediğiniz sorguyu seçin.
2 – Bir arama yapın ve AI Genel Bakışını çıkarın.
3 – Yapay Zeka Genel Bakışında yanıtlanan ima edilen soruları çıkarmak için Yüksek Lisans kullanın.
4 – Soruları kaydedilebilir bir yere yazın.Devam etmeden önce bunun için ihtiyaç duyacağınız üç hizmete erişiminiz olduğundan emin olun:
- Serp API'si:Ücretsiz plan işe yarayacaktır.
- OpenAI API'si:Bunun için ödeme yapmanız gerekecek, ancak bu kullanım durumu için 5 dolar uzun bir yol kat edecektir. Ayları düşünün.
- Ağırlıklar ve Önyargılar:Ücretsiz plan işe yarayacaktır.(Açıklama:Weights & Biases'te SEO başkanıyım.)
Şimdi İmleç'e geçelim. Kurduğunuzu ve bir proje oluşturduğunuzu varsayacağım. Hızlı, kolay ve ücretsizdir.
Aşağıdaki ekran görüntüleri Editör Modunda tercih ettiğim düzeni yansıtıyor.
Adım 2: Temeli belirleyin
İmleç'i daha önce kullanmadıysanız, bir sürprizle karşı karşıyasınız. Güçlü yönlerinden biri, çeşitli modellere erişimdir. İhtiyaçlarınıza uygun olanı seçebilir veya skor tablolarına göre "en iyi" seçeneği seçebilirsiniz.
Gemini 3 Pro ve Claude 4.6 Opus'a yönelme eğilimindeyim.
Eğer hepsine erişiminiz yoksa bu proje için düşünmeyen modelleri seçebilirsiniz. Biz de başlamak istiyoruzPlanımodu.
Yukarıda tanımladığımız proje istemiyle başlayalım.
Not:İmlecin sizin adınıza sorgu çalıştırmasına izin vermek isteyip istemediğiniz sorulabilir. Buna izin vermek isteyeceksiniz.
Şimdi modelin ilk isteğimizden geliştirdiği planı geliştirmek için ileri geri gitme zamanı. Bu oldukça basit bir görev olduğundan, doğrudan onu oluşturmaya geçebileceğimizi düşünebilirsiniz, bu da hem eğitim hem de pratik açısından kötü olur. Eğer öyle düşündüysen yanılıyorsun. Benim gibi insanlar her zaman net bir şekilde iletişim kurmuyor veya niyetimizi tam olarak aktaramıyor. Bu planlama aşaması bunu netleştirdiğimiz yerdir.
Talimatları Planlama modunda Sonnet 4.5'i kullanarak İmleç sohbetine girdiğimde bir tartışma başlatılıyor. Bu aşamanın en güzel yanlarından biri, modelin sıklıkla başlangıçta dikkate almadığım açıları yüzeye çıkarmasıdır. Aşağıda her soruyu ilgili harfle cevapladığım yanıtlarım bulunmaktadır. Gerekirse mektubun arkasına bağlam ekleyebilirsiniz.
Dikkate almadığım açıları öneren modelin bir örneği yukarıdaki 4. soruda görünüyor. Bağlam parçacıklarının iletilmesi yararlı olabilir. Bu durumda B'yi seçtim. C için bariz durumlar var, ancak hız ve belirteç verimliliği için mümkün olduğunca az şey alıyorum. Niyet ve ilgili hususlar bu makalenin kapsamı dışındadır ve bir yargıç gerektireceğinden karmaşıklığı artıracaktır.
Sistem bir plan çıktısı verecektir. Talimatlarınızı nasıl yorumladığıyla ilgili sorunları neredeyse kesinlikle yakalayacağınız için dikkatlice okuyun. İşte bir örnek.
Bana GPT-5.2 Düşüncesinin olmadığı söylendi. Vardır ve duyuruda da belirtilmiştir. Onaylamak istediğim birkaç ayrıntıyı sisteme tekrar kontrol ettirdim ama bunun dışında plan iyi görünüyor. Claude ayrıca sistemin ekrana vereceği formatı da kaydetti; bu hoş bir dokunuş ve belirtmediğim bir şey. Ortaklar bunun içindir.
Son olarak, modelden her zaman sistemin başarısız olabileceği uç durumları düşünmesini isterim. Yaptım ve bir liste döndürdü. Bu listeden ele alınmasını istediğim vakaları seçtim. Yapay Zeka Genel Bakışı bağlam penceresini aşarsa ne yapılacağı gibi diğer konular o kadar olası değil ki umursamadım.
Bu öğelere yönelik son birkaç değişiklik ve benim eklediğim bir değişiklik: Yapay Zekaya Genel Bakış yoksa ne olur?
Bir sonraki adım için yukarıda bahsettiğim Tarun Jain'e teşekkür etmem gerekiyor. Taslağı manuel olarak kopyalıyordum ama o, modelden planı içeren bir dosya oluşturmasını istemeyi önerdi. Öyleyse onu aşağıdaki talimatla plan.md adlı bir işaretleme dosyası oluşturmaya yönlendirelim:
İncelenen planı ve uygulama için eylem planını içeren bir plan.md oluşturun.
Yukarıda tartıştığım bağlam penceresi sorununu hatırlıyor musunuz? İmleçteki mevcut durumunuzdan oluşturmaya başlarsanız, proje beyin fırtınası başlangıçta yer aldığından, ilk direktifler pencerenin en az erişilebilir olan ortasında sona erebilir.
Bu durumu aşmak için, dosya tamamlandıktan sonra dosyayı inceleyin ve beyin fırtınası yaptığınız şeyi doğru şekilde yansıttığından emin olun.
Adım 3: İnşa Etme
Şimdi inşa etmeye geçiyoruz. Sağ üst köşedeki + işaretine tıklayarak yeni bir sohbet başlatın. Bu yeni bir bağlam penceresi açar.
Bu sefer çalışacağızAjanmoduna geçiyorum ve Gemini 3 Pro ile gidiyorum.
Muhtemelen Claude 4.6 Opus teknik olarak daha iyi bir seçim olabilir, ancak nasıl iletişim kurduğuma bağlı olarak Gemini'den daha doğru yanıtlar aldığımı görüyorum. Claude ve GPT'yi tercih eden çok daha akıllı geliştiricilerle çalışıyorum. Gemini ile doğal olarak daha iyi çalışacak bir şekilde mi iletişim kurduğumdan veya Google'ın beni yıllar içinde eğitip eğitmediğinden emin değilim.
Öncelikle sisteme planı yüklemesini söyleyin. Hemen sistemi oluşturmaya başlar ve göreceğiniz gibi belirli adımları onaylamanız gerekebilir, bu yüzden henüz geri adım atmayın.
Tamamlandığında, umarım sadece birkaç adım kalır. Neyse ki, size bunların ne olduğunu söylüyor.
Öncelikle gerekli kütüphaneleri kurun. Bunlar SerpAPI, GPT, Weights & Biases ve diğerlerini çalıştırmak için gereken paketleri içerir. Sistem bir gereksinimler.txt dosyası oluşturdu, böylece her şeyi tek bir satıra yükleyebilirsiniz.
Not:Sanal bir ortam oluşturmak en iyisidir. Bunu proje için bir kapsayıcı olarak düşünün, böylece indirilen bağımlılıklar diğer projelerdeki bağımlılıklarla karışmaz. Bu yalnızca birden fazla proje yürütmeyi planlıyorsanız önemlidir, ancak kurulumu basit olduğundan yapmaya değer.
Bir terminal açın:
Daha sonra aşağıdaki satırları teker teker girin:
python3 -m venv .venvkaynak .venv/bin/activatepip kurulumu -r gereksinimleri.txt
Ortamı yaratıyor, etkinleştiriyor ve bağımlılıkları onun içine kuruyorsunuz. İkinci komutu el altında bulundurun, çünkü İmleci yeniden açtığınızda ve bu projeyi çalıştırmak istediğinizde ona ihtiyacınız olacaktır.
Terminal isteminin başında (.venv) ifadesini gördüğünüzde doğru ortamda olduğunuzu anlayacaksınız.
Gereksinimler.txt kurulumunu çalıştırdığınızda paketlerin yüklendiğini göreceksiniz.
Daha sonra .env.example dosyasını .env olarak yeniden adlandırın ve değişkenleri doldurun.
Sistem bir .env dosyası oluşturamıyor ve yukarıda yaptığım ve bağlantısını verdiğim bu rotaya giderseniz GitHub yüklemelerine dahil edilmeyecektir. Bu, API anahtarlarınızı ve ilgili kimlik bilgilerinizi saklamak için kullanılan gizli bir dosyadır; bu, kamuya açıklanmasını istemediğiniz bilgiler anlamına gelir. Varsayılan olarak benimki şöyle görünüyor.
API anahtarlarımı dolduracağım, üzgünüm, o ekranı gösteremiyorum, sonra geriye kalan tek şey betiği çalıştırmak.
Bunu yapmak için terminale şunu girin:
python main.py "arama sorgunuz"Komutu unutursanız her zaman İmleç'e sorabilirsiniz.
Ah hayır… bir sorun var!
Bunu ilerledikçe yapıyorum, böylece sana hıçkırıklarla nasıl başa çıkacağını gösterebilirim. Çalıştırdığımda kritik bir noktaya çarptım.
Girdiğim ifade açıkça bir tane oluştursa da Yapay Zeka Genel Bakışı bulamıyor.
Neyse ki, tamamen açık bir bağlam pencerem var, bu yüzden şunları yapıştırabilirim:
- Çıktının açıkça yanlış olduğunu gösteren bir resim.
- Kod çıktısı sistemin ne bulduğunu gösterir.
- Çözüme yön verecek ek bilgiler içeren bir bağlantı (veya bazen yalnızca metin).
Neyse ki sohbete terminal çıktısı eklemek kolaydır. Komutunuzdan tam hata mesajına kadar her şeyi seçin ve ardından "Sohbete Ekle"yi tıklayın.
İhtiyacınız olan bilgiyi bulmak için yalnızca Yüksek Lisans'lara güvenmemeniz önemlidir. Hızlı bir arama beni, modele ilişkin takip talimatlarıma dahil ettiğim SerpAPI'nin AI Genel Bakış belgelerine götürdü.
Sorun giderme yorumum şuna benziyor.
Dikkat edin, İmleç'e ben onay verene kadar değişiklik yapmamasını söylüyorum. Bağlam penceresini doldurmak veya modeli, işinin hata yapmak ve döngü içinde düzeltmeler denemek olduğunu varsayacak şekilde eğitmek istemiyoruz. Dosyaları düzenlemeden önce yaklaşımı gözden geçirerek bu riski azaltırız.
Yaptığıma sevindim. Kod bloklarının düzgün bir şekilde alınamadığına dair bir his vardı, bu yüzden daha fazla inceleme için sohbete bir tane ekledim. LLM'lerin ve botların bir tarayıcıda gördüğünüz her şeyi göremeyebileceğini unutmayın. Önemli bir şey varsa örnek olarak yapıştırın.
Şimdi tekrar denemenin zamanı geldi.
Mükemmel, umduğumuz gibi çalışıyor.
Artık tüm ima edilen soruların bir listesine ve bunları yanıtlayan sonuç parçalarına sahibiz.
Daha çok araştırSEO için sorumlu ve gerçekçi titreşim kodlamasının ilham verici örnekleri
Çıkışlarınızı günlüğe kaydetme ve izleme
Yalnızca terminal çıktısına güvenmek biraz karışıktır ve oturumu kapattığınızda kaydedilmez. Weave'i bunu ele almak için kullanıyorum.
Weave, diğer özelliklerinin yanı sıra, istem giriş ve çıkışlarını günlüğe kaydetmeye yönelik bir araçtır. Bize sorgularımızı ve çıkarılmış sorularımızı gözden geçirebileceğimiz kalıcı bir yer sağlar. Terminal çıkışının alt kısmında Weave'e bir bağlantı bulacaksınız.
İzlenecek iki iz var. Birincisi, tüm bunların neyle ilgili olduğu: analyze_query izi.
Girişlerde kullanılan sorguyu ve modeli görebilirsiniz. Çıktılarda, çıkarılan tüm sorular ve her sorunun geldiği içerikle birlikte Yapay Zeka Genel Bakışının tamamını bulacaksınız. İzlemenin tamamını görüntüleyebilirsinizBurada, eğer ilgileniyorsanız.
Artık bir makale yazarken ve AI Genel Bakışının ima ettiği soruları yanıtladığımızdan emin olmak istediğimizde, referans alabileceğimiz somut bir şey var.
İkinci izleme, GPT-5.2'ye gönderilen istemi ve yanıtı günlüğe kaydeder.
Bu, devam eden sürecin önemli bir parçasıdır. Burada, kodu derinlemesine incelemeden GPT-5.2'ye gönderilen tam istemi kolayca inceleyebilirsiniz. Çıkarılan sorularda sorunlar fark etmeye başlarsanız sorunun izini istemde bulabilir ve yeni arkadaşınız Cursor ile titreşime geri dönebilirsiniz.
Google ve yapay zeka aramalarını tek bir platformdan takip edin, optimize edin ve kazanın.
Yapı titreşimleri yener
Birkaç yıldır titreşim kodlaması yapıyorum ve yaklaşımım gelişti. Çoklu aracılı sistemler oluşturduğumda bu daha fazla işin içine giriyor, ancak yukarıdaki temeller her zaman yerli yerindedir.
Cursor veya ChatGPT'ye bir veya iki satır bırakmak daha hızlı gelebilir. Bunu birkaç kez denediğinizde iki seçeneği göreceksiniz: titreşim kodlamasından vazgeçmek veya bunu yapıyla yapmayı öğrenmek.
Ortamı iyi tutun dostlarım.
