Atıf Doğruluğu Denetçisi
Kaynak bağlantısı varmış gibi görünen fakat kanıtsız iddiaları ortaya çıkarır.
315+ test edilmiş prompt şablonu; yazıdan koda, görsel üretiminden kariyere kadar. Değişkenleri ({böyle}) kendinize göre doldurup doğrudan kullanın.
Kaynak bağlantısı varmış gibi görünen fakat kanıtsız iddiaları ortaya çıkarır.
Tohum makaleden alanın öncü, benzer ve yeni çalışmalarını sistematik keşfetmek; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Ezberlenmesi zor ve sürümler arasında karşılaştırılabilir değerlendirme seti oluşturur.
Soyut kavramları somut örneklerle anlaşılır kılar.
Aynı araştırma sorusuna yanıt veren çalışmaları yöntem ve bulgularıyla karşılaştırmak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
şüpheli bir görüntü veya videoyu tek dedektöre bağlı kalmadan incelemek; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Sosyal medya için dikkat çekici görsel taslağı üretir.
Midjourney/DALL-E için profesyonel ürün fotoğrafı prompt şablonu.
Yapay zeka kaynaklı üretim olaylarını teknik ve iletişim boyutlarıyla yönetir.
Görev listenizi önem ve aciliyete göre gruplayıp önceliklendirir.
İnsan değerlendirmelerinde puanlayıcılar arası tutarlılığı artıran açık yönerge üretir.
Düşük güvenli yapay zekâ sonuçlarını doğru uzmana ve sürede yönlendirmek; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Yeni model sürümünü küçük bir kullanıcı diliminde güvenle denemek; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Yapay zekâ güvenlik testlerinden çıkan bulguları tutarlı biçimde sıralamak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Model bağımlı ürünlerin sağlayıcı kesintilerine hazırlığını sınar.
Anlattığınız iş sürecini adım adım, sorumlularıyla birlikte netleştirir.
Uzun toplantı notundan yalnız doğrulanabilir kararları ve görevleri çıkarmak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Bir yapay zekâ kullanımını etki ve olasılığa göre tutarlı risk katmanına yerleştirmek; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Bir yapay zekâ hizmetini satın alma öncesi güvenlik ve uygunluk yönünden değerlendirmek; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Pozisyona özel, ikna edici ön yazı taslağı üretir.
Ajanın yalnızca sonucunu değil, sonuca giden işlem zincirini sistematik biçimde denetler.
Yapay zekâ uç noktalarını kötüye kullanım ve maliyet artışına karşı sınırlamak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Uzun görevlerde önemli bilginin rastgele kesilmesini önleyen token bütçesi oluşturur.
Araç kullanan bir ajanın doğrudan ve dolaylı istem enjeksiyonu yüzeylerini çıkarmak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Karmaşık API şemasını model çağrılarına uygun, doğrulanabilir bir sözleşmeye çevirir.
Bir kod bloğunu güvenlik, performans ve okunabilirlik açısından yapılandırılmış şekilde inceler.
Pull request değişikliklerini işlev, güvenlik ve bakım riskine göre puanlamak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Kod çalıştıran bir ajanın dosya, ağ ve süreç yetkilerini en aza indirmek; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Üretken çıktıları kırılgan metin eşitliği olmadan sürekli entegrasyonda test eder.
Model sunucusunun verimini tek bir ortalama gecikmeye bakmadan optimize eder.
Yeni model sürümünün teknik, yönetsel ve performans kanıtlarını tek kartta toplamak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Teknik bir değişikliği ürün ve operasyon ekiplerinin anlayacağı biçimde açıklamak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
İstekleri uygun modele yönlendiren açıklanabilir ve test edilebilir kurallar oluşturur.
Bir yapay zekâ uygulamasında olası hassas veri çıkışını hızla sınırlamak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Reranker kalite kazancını gecikme ve altyapı maliyetiyle dengeler.
Kurumsal görsellerde köken ve düzenleme geçmişini görünür kılmak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Tıklanma oranını artıracak SEO uyumlu meta açıklamalar üretir.
Yapay zekâ ile üretilen medya için açık ve platforma uygun etiketler hazırlamak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Y Combinator CEO Garry Tan recently delivered a landmark keynote at Startup School 2026 outlining the blueprint for "Personal AGI" and the "400x Founder." Most people don't have 40+ minutes to watch the full presentation, so here are the most mind-bending highlights and core takeaways condensed into a 2-minute read: ⚡ Key Takeaways Personal AGI vs. Rented AI: Commercial cloud c
High-quality professional headshots are essential for personal branding, job searching, and digital presence. However, booking studio photography sessions for every stylistic requirement or industry shift can be costly and time-consuming. Using AI image generators with precise, highly detailed prompts allows you to adapt your portrait style to fit specific professional contexts
Hi all, saw a few of these "what devs are actually doing with AI agents" threads floating around and wanted to compile a cleaner list before asking my own question, because most of the "what's your workflow" posts I see get buried under generic "I use it to write boilerplate" replies. These are 21 specific things people are doing with terminal coding agents (Claude Code, Codex,
Someone built a browser game where you play the human-in-the-loop for a coding agent: commands scroll past, you approve or deny under time pressure. About a third are attacks. After 40k+ sessions the average player had missed a third of the threats. And these were engaged players who knew they were being tested, with nothing else competing for attention. Your real setup has non
I used to think solopreneurship was about hustling 16-hour days and being a jack-of-all-trades. Then I realized successful solopreneurs aren't grinding harder - they're building systems that do the heavy lifting. These prompts let you steal frameworks from people running 7-figure one-person businesses without burning out or hiring a team. They're especially clutch if you're dro
This is the one that sounds fake and isn't. When a bank account goes dormant, a refund check never gets cashed, a utility deposit gets forgotten, an old paycheck goes uncollected, that money doesn't disappear. By law it gets handed to the state and held for you, sometimes for decades. The databases are public, official, and free to search. Almost nobody checks. Search my state'
Wanted to share a skill I built for designing and reviewing the prompts that run AI agents. Most prompt engineering advice for agents still treats the system prompt as a text block: "write a clear role, add examples, be specific." That helps with a chat answer, but agents fail in ways text-block advice doesn't cover. I kept watching the same three failures: an agent with overla
For many organizations, AI adoption looks great on paper. But beyond that, it just kind of fizzles. John Munsell explained this as: you need 3 things moving together at the same pace: How much efficiency people are actually gaining day to day. How complex the systems and workflows getting built are. Governance- the rules and oversight that keep things from spiraling. Miss the s
Most people run general Claude for everything and never touch these. They're free, official, and each one loads Claude with the workflows an actual specialist in that field uses. The legal one is the standout. Install it, then: Review the attached contract. Flag every clause that deviates from standard terms, classify each risk as low, medium, high or critical, and generate red
I use Claude and GPT daily and the thing I can't get past is the cadence. Not the vocabulary — the rhythm. Once you notice it you can't unsee it. The specific tics I'm trying to eliminate: Sentences built on "it's not X, it's Y" Em-dash asides everywhere Groups of three, constantly Setup-colon-payoff constructions Openers like "Here's the thing" or "Let's be clear" Every paragr
Looking for the best prompt to give ChatGPT, Gemini, Perplexity, or any AI tool that instructs it to act as a **prompt engineering professional**. I need it to generate robust, conversational, and production-ready prompts that sound like a real person thinking—not robotic or generic. What's the prompt that works best for this? Any recommendations? Thanks. submitted by /u/Ok-Sci
Recorded 15 seconds of myself talking normally, like telling a friend a quick story, quiet room, nothing special. Fed it in, and now anything I write can be read back in a voice that genuinely sounds like me, not a robot approximation. Runs through Claude Code, which is the version of Claude that can actually run commands rather than just chat. You point it at Fish Audio, a voi
Hot take: For long AI workflows, context management matters more than prompt engineering. A perfect prompt can't save a conversation that's 80% irrelevant context. I've started treating long AI sessions like this: Persistent project brief Decision logs Context checkpoints Compression summaries Reusable templates The quality difference after 50+ messages is huge. Does anyone els
If you've had AI build you a landing page you've seen the default: white background, Inter font, a purple-ish gradient, three cards. It's not your prompt. Left undefined, the model reaches for the average of everything it trained on, and that average is the generic template. Anthropic calls it distributional convergence and specifically flags Inter, Roboto, and purple gradients
Most of us were never taught how to make a good presentation. We were taught to fill slides. So we take our notes, dump them onto forty slides, and read them out while the room quietly checks their phones. I got tired of that and built a prompt that does the thinking step first, before any slide exists. It does not make slides. It makes the argument. I'm giving a [X] minute tal
Hey there, I just shared a project on GitHub: https://github.com/Shoko-official/Claude-Science-System-Prompts It contains system prompts, tool definitions, and skills used in the Claude Science workbench. Hope it's useful to some of you! Feel free to leave feedback or drop by! submitted by /u/Dry_Highlight7019 [link] [comments]
I’ve been thinking about this because I use AI pretty heavily, and I noticed a problem that I don’t think “just tell the AI not to agree with you” really solves. I already have instructions telling it things like: don’t assume my framing is correct, challenge my assumptions, look for better alternatives, prioritize evidence, etc. But in normal conversations I still run into thi
Im building stuff but I often think that I’m not using AI right. Is there a way I could identify this easier, it doesn’t help that AI agrees with everything. Is there a rule i could implement that would have the ai point out when I’m making mistakes/inefficiencies? What could this prompt be? Or are there other ways to improve? Thanks! submitted by /u/Sarlo10 [link] [comments]
I’ve been testing out prompting using chatgpt and have run into this problem where chatgpt complicates a simple prompt. It’s giving me so much text that it’s burning through my tokens. How do I ask it to be more efficient, given that we’re in the middle of a project. I’m worried about messing up the quality of the prompts. Please lmk if y’all have faced this problem and how you
I'm starting to believe that keeping production prompts in the codebase is one of those decisions that feels harmles until you have to explain a quality drop. At the moment, we’ve got prompts scattered all over the place. Some are in config files, some live in helper functions and a few are buried who knows where. Then someone tweaks the prompt, someone else changes the model a
Most people use LLMs in a confirmatorily biased way: "Tell me why my business plan is great" or "How do I implement X?". This triggers the model's RLHF pleasing bias. Inspired by Karl Popper’s principle of falsifiability, a friend and I designed a prompt framework that flips this dynamic. Instead of validating your idea, it forces the AI to act as a harsh auditor and attempt to
Whenever I start a project, I write a detailed specification—or “seed prompt”—before asking a coding agent to build anything. This often gets me close to a working first version, but I still miss decisions that exist only in my head. The agent then has to guess. I built specfill to catch those gaps. It analyzes the specification, researches the topic, and interviews you one que
If you have built autonomous agents or multi-step tool-calling workflows with LLMs, you have likely run into the standard failure modes that break production agents: Premature Action Bias: The model fires off tool calls or answers the user before mapping out prerequisites and the logical order of operations. Fragile Error Handling: When an API call fails or returns unexpected d
So long story short notebookLM has been a game changer and has helped me get good grades and save tons of time and while I was exploring this is the best workflow that helped me huge chunks of data into small comprehensive course Phase 1: Preparation and Segmentation Split the Module (Crucial Step): I upload my module (usually 300–400 pages) to ILovePDF and split it into indivi
OpenAI published a lot of example images with the GPT Image 2.5 announcement without the prompts behind them. I worked back from the outputs, reconstructed the prompts, and collected 278 of them into a repo, sorted into reference fidelity, precision editing, style, and complex layout and typography. https://github.com/AtlasCloudAI/awesome-gpt-image-2.5-prompts Patterns that sho
PM here. A few months ago I got handed a 17-page functional spec that "looked fine". Instead of asking AI to rewrite it, I tried the opposite: I told it to *interview me* — closed multiple-choice questions only — about every gap, contradiction and ambiguity it could find. It generated hundreds of questions. I answered \~300 in one afternoon (just picking letters: "Q12: B", "Q13
I’ve been using AI daily for about a year now (ChatGPT, Claude, etc.). My biggest bottleneck was always the same: typing out long, specific instructions to get the output I wanted. I found a cheat code recently that I wanted to share with you guys. It’s a system of "Slash Commands" (like /viral, /summarize, or /mindmap). Instead of writing a paragraph, I just type one command.
Been noticing this at my job: everyone on my team is using AI daily now, but every prompt lives and dies in that one person's chat window. No sharing, no reuse, nothing. The part that bugs me most — I'll find out weeks later that a coworker independently wrote basically the same prompt I did for the same recurring task, just phrased slightly differently. We're both reinventing
I’ve been messing around with full music-video workflows in MusVideo Ai lately, and honestly, I started noticing something pretty quickly. A lot of my failed generations weren’t actually video problems. The mistake usually happened earlier. Wrong face, weak composition, inconsistent clothing, bad lighting continuity — all things that were already visible before anything started
https://daniele.tech/2026/09/linus-torvalds-skill-soul-or-how-i-distilled-the-knowledge-for-code-reviews-from-32k-emails/ A report about the changes after the first announcement and all the improvements, including Soul.md (with profanities), 4 different version Skill/Soul from 4 different LLMs, a comparison with/without skills and a reproducible pipeline. submitted by /u/Mte90
When we started building with AI choosing a model felt like a one time decision cause we'd evaluate a few options then pick the one that fit the use case and move on. That hasn't really been the case anymore cause every new model release sparks another round of testing + every team has slightly different priorities and before long we're maintaining integrations with providers w
Lately, I've seen tons of posts hyping up "secret codes" for ChatGPT image generation that use slash commands (as if they're special prompt triggers). I tested them out both with and without the / prefix—and the results are identical. The slash prefix does nothing; they are just standard descriptive keywords being passed to the model. To save you the trouble of hunting them dow
Something I keep noticing as an undergrad. The gap on campus right now isn't between students who use AI and students who don't. Basically everyone uses it. The gap is between the people who can direct a model and the people who let it think for them, and it's getting wider fast. You can watch it in group projects. One person types "write my part about X," pastes the output, an
I wanted to share a custom skill I created. Many prompt-optimization templates suffer from "bloat"—they often take a simple request and turn it into a massive, overly complex prompt, or they accidentally alter technical details like code snippets, file paths, and generator flags. To solve this, I built a meta-prompting skill designed to classify the context of the user's prompt
i’ve been playing with prompts that take really ordinary objects and push them into a more graphic, poster-like direction. The goal was to make it feel like a mix of screen printing, retro grocery packaging, flat illustration, grainy texture, and editorial poster design. What helped most was keeping the object simple, then adding very specific design cues like barcodes, promo s
TL;DR: I developed a system prompt ("Galician Gene") that forces LLMs to ask for missing context instead of guessing or hallucinating. It drastically reduces token waste, stops encyclopedic verbosity, and acts as a stress test to separate truly smart models from rigid ones. The prompt and documentation are below. Why "Galician Gene"? This is a nod to a Spanish cultural stereoty
Single prompts have a flaw when you use them for decisions: whatever you ask for, you get. Ask for a critique and you get a critique, ask for a plan and you get a confident plan. What you never get from one prompt is a real argument, because the model cannot be for and against something in the same breath. So for anything that matters I run this as five separate messages in one
I'm an ops analyst and I try way too many tools. Too many tabs open at any given moment. The problem with comparing AI tools on real work is that they all look great on a clean demo and fall apart on an actual messy export. So I stopped judging them on the answer and started forcing them to show the work first. This is the prompt I paste before I let any AI report generator tou
Post-meeting I need two different things from the same transcript: a recap people can skim, and a few slides for whoever wasn't there. Doing both in one pass used to give me mush. Splitting the ask fixed it. ``` Below is a raw meeting transcript. Produce two things, clearly separated. PART A - Recap (for people who were there): - Decisions made (just the decisions, not the deba
UPDATE: I suspect the issue has been resolved. Im not sure how but thank you to the MOD team and to anybody who supported my complaining. [CONTEXT: Some strange shenanigans with the voting system.] I have also appended a short TL;DR and a list of research papers that argue both against and in support of my claims made in this post. The list of papers can be found at the bottom
Anthropic's latest technical insights for Claude Fable 5 highlight its remarkable capacity for nuanced storytelling, rich multi-character reasoning, and intricate instruction-following. However, getting Fable 5 to consistently sustain complex narrative worlds and strict logical constraints without drifting off-track requires a tailored structural framework. Digging through page
Podcast sesini doğal karakteri bozmadan yayın standardına yaklaştırır.
Sesli konuşma akışındaki gecikmeyi bileşenlere ayırıp ölçülebilir hedeflere dönüştürür.
Notebook sonuçlarının yalnızca geliştiricinin oturumunda çalışmasını önler.
Kıyaslama setinin güncelliğini ve güvenilirliğini koruyan yönetişim süreci tasarlar.
Modeli gürültü, eksik veri, dil değişimi ve sıra dışı girdiler altında sınamak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Aday modeli kullanıcıya göstermeden gerçek trafikte mevcut sürümle karşılaştırmak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Bilgi grafiği yatırımını somut soru türleri ve maliyetle gerekçelendirir.
LLM tabanlı değerlendiricinin önyargılarını kontrollü deneyle ortaya çıkarır.
Model güven puanlarının gerçek başarı olasılığıyla ne kadar uyumlu olduğunu ölçmek; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
üretimde performansı düşen bir modelin kayma nedenini kanıtlarla ayırmak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Model başarısını anlamlı kullanıcı gruplarında adil biçimde karşılaştırmak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Model özelliklerinin güncellik, doğruluk ve sahiplik koşullarını tanımlamak; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
RAG hatasını üretimden önce getirme zincirinin doğru aşamasında bulur.
Bir veri ürününün kaynaktan modele kadar tüm dönüşüm zincirini belgelemek; sonuçları doğrudan karar ve uygulama sürecinde kullanılabilecek düzenli bir çıktıya dönüştürür.
Uzun konuşmadan etik ve bağlamlı sosyal klipler seçer.