AI / Prompt Mühendisliği
Sızan Sistem Prompt’ları Ne Öğretiyor: 8 Tasarım Prensibi
awesome-ai-system-prompts, 29 AI aracının sistem prompt’unu tek yerde topluyor. v0, Cursor, Manus, Claude Code ve ChatGPT’nin prompt’larından çıkan 8 ortak tasarım prensibi ve kendi ajanına nasıl uygularsın?
İyi bir ajan yazmanın en hızlı yolu, işini yapan ajanların nasıl yazıldığını okumak. Sorun şu ki bu prompt’lar normalde görünmez: aracın içinde, modele senden önce verilen talimat olarak duruyor.
awesome-ai-system-prompts bu talimatları tek bir repoda topluyor. 29 farklı aracın sistem prompt’u klasör klasör duruyor — ChatGPT, Claude, Claude Code, Cursor, v0, Manus, Devin, Cline, Windsurf, Bolt.new, Replit, Perplexity, Grok, Notion ve diğerleri. Repo 6.100’den fazla yıldıza sahip ve MIT lisanslı.
Repoda ne var?
Kök dizinde her araç için bir klasör var ve içindeki dosya formatı araca göre değişiyor: bazıları .md, bazıları .txt, bazıları doğrudan .js veya .ts (yani aracın kaynak dosyasından çıkarılmış hâli), bazıları .json şema dosyası.
| Kategori | Klasörler |
|---|---|
| Kodlama ajanları | Claude-Code, Cursor, Cline, Devin, windsurf, Augment, trae-agent, Replit, same.new, Bolt.new, v0, Loveable, Blackbox.ai |
| Genel amaçlı asistanlar | ChatGPT, Claude, Grok, Mistral, Google, Google-Jules, Z.ai, MetaAI-Whatsapp |
| Otonom / araçlı ajanlar | Manus, Clawdbot, notte, Parahelp, Cluely |
| Arama ve üretkenlik | perplexity.ai, notion |
| Diğer | security |
Rakamlar Temmuz 2026 itibarıyla: ~6.100 yıldız, ~900 fork, MIT lisansı. Repo Mart 2025’te açılmış.
8 tasarım prensibi
README’nin çıkardığı ortak kalıplar şunlar. Her satırdaki örnek doğrudan ilgili aracın prompt’undan:
| Prensip | Ne yapıyor | Örnek |
|---|---|---|
| 1. Rol ve kapsam tanımı | Ajan ilk cümlede kim olduğunu ve sınırını öğrenir | v0: “You are v0, Vercel’s AI-powered assistant.” |
| 2. Yapılandırılmış talimat | Prompt başlıklara veya etiketlere bölünür | v0 ve Cline Markdown başlık; same.new ve Manus XML benzeri etiket kullanıyor |
| 3. Açık araç entegrasyonu | Araçlar şemayla tarif edilir, kullanım kuralları yazılır | ChatGPT şemaları prompt’a gömüyor; Manus tools.json’a dışarı alıyor |
| 4. Adım adım düşünme | Ajana muhakeme için yapı verilir | Manus’un altı aşamalı döngüsü; v0’ın <Thinking> etiketi |
| 5. Ortam farkındalığı | İşletim sistemi, dizin, kısıtlar prompt’a enjekte edilir | Cline OS/shell/cwd veriyor; Manus Ubuntu 22.04 kum havuzunu tarif ediyor |
| 6. Alan kısıtları | Teknoloji ve stil tercihleri kural hâline getirilir | v0 shadcn/ui ve lucide-react’i tercih ediyor; Claude Code “DO NOT ADD ANY COMMENTS unless asked” diyor |
| 7. Güvenlik ve ret protokolü | Reddetme durumu ve dili sabitlenir | v0 tek bir sabit cümle kullanıyor: “I’m sorry. I’m not able to assist with that.” |
| 8. Ton tutarlılığı | Ajanın nasıl konuşacağı tarif edilir | Cline’a “Great” veya “Certainly” ile başlaması yasak; Bolt.new: “Do NOT be verbose” |
Öne çıkan vaka analizleri
Vercel v0 — araç olarak bileşen
v0’ın ilginç tarafı, araçlarını fonksiyon çağrısı olarak değil MDX bileşeni olarak tanımlaması. <CodeProject>, <QuickEdit>, <DeleteFile /> gibi etiketler fiilen araç görevi görüyor. Prompt ayrıca yoğun Next.js ve Tailwind kuralları, kebab-case dosya adı zorunluluğu ve erişilebilirlik gereksinimleri taşıyor.
Manus — döngüyü açıkça yazmak
Manus, ajan döngüsünü prompt’ta açıkça numaralandırıyor: analiz et, araç seç, bekle, yinele, gönder, beklemeye geç. Üstüne katı bir kural koyuyor: tur başına tek araç çağrısı. Prompt monolitik değil; Planner, Knowledge ve Datasource modüllerine bölünmüş ve araç şemaları tools.json dosyasında.
same.new — her çağrının gerekçesi
Bulut IDE’si olan same.new, etiketle sınırlanmış kural blokları kullanıyor (<tool_calling> gibi). İki kuralı özellikle öğretici: her araç çağrısından önce nedenini açıklamak zorunda, ve düzenlemeden önce dosyayı okumak zorunda. Çalışma zamanı hatalarında en fazla üç kez yeniden deniyor. Bir de klasik bir kullanıcı deneyimi kuralı var: “NEVER refer to tool names when speaking to the USER.”
Clawdbot — prompt’u dosyalara bölmek
Clawdbot tek bir dev prompt yerine kimliği üç dosyaya ayırıyor: SOUL.md, AGENTS.md, IDENTITY.md. Üstüne üç kademeli bir onay akışı tanımlıyor. Kendi ajanını büyütürken prompt’u tek dosyada tutmak zorunda olmadığını gösteren iyi bir örnek.
Mimari çeşitlilik: tek doğru şablon yok
Repodan çıkan en dürüst sonuç bu. Aynı problemi araçlar farklı çözüyor:
- Araç sözdizimi: gömülü işaretleme (v0, Bolt.new) ile JSON şema (ChatGPT, Manus) arasında ayrışıyor.
- Planlama: bazıları açık döngü yazıyor (Manus), bazıları örtük kurallara güveniyor.
- Dosya düzenleme: diff tabanlı (replace_in_file), bileşen tabanlı (QuickEdit) veya tam üzerine yazma.
- Prompt yapısı: tek monolitik dosya ya da çok dosyalı modüler kurgu.
Yani prompt’u kopyalayacağın bir ideal şablon aramak yanlış soru. Doğru soru: benim ajanım hangi araçlarla, hangi ortamda, hangi risk profiliyle çalışıyor?
Repoyu nasıl kullanmalı?
- 1Kendi ajanına en çok benzeyen aracın klasörünü aç — kod ajanı yazıyorsan Claude-Code veya Cline, otonom ajan yazıyorsan Manus.
- 2Prompt’u baştan sona oku, ama kopyalamak için değil; hangi kararı neden aldığını görmek için.
- 38 prensibi kontrol listesi olarak kendi prompt’una uygula.
- 4Araç tarifi ve ret dili gibi mekanik kısımlarda kalıbı ödünç al, kimlik ve alan kurallarını kendin yaz.
- 5Bir tanesini değiştirip ajanı tekrar dene; prompt değişikliğinin etkisini ölçmenin tek yolu bu.
Ben bu repoyu bir referans kütüphanesi gibi tutuyorum. Yeni bir ajan kuracağım zaman en yakın örneği açıp okuyorum; genelde kendi prompt’umda unuttuğum şey ortam farkındalığı veya ret dili oluyor.