Yeni bir alana yarım saat içinde hakim olmak, AI ile hızlı bir şekilde bilişsel bir çerçeve nasıl oluşturulur?

Orjinal Metin Başlığı: "2 Yıl Boyunca Kullanarak Oluşturduğum Derinlemesine Araştırma Prompt'unu Paylaşayım, Yarım Saatte Herhangi Bir Yabancı Alanı Anlamanıza Yardımcı Olacak."

Orjinal Metin Yazarı: Dijital Life Kazık

İki gün önce konferansı bitirdikten sonra, dün hafta sonu bir arkadaşla yemek yedik. Sohbet ederken birdenbire çatalı bıraktı ve bana dönüp, "Abi, neden her şeyden biraz anlıyorsun?" diye sordu.

Ben de anlamadığımı söyledim.

O da, "Nasıl oluyor da her konuda konuşabiliyormuşsun gibi hissediyorum, ne Harness'ın, ne Claude Code'un, ne psikolojinin, ne The Slaying Tower 2'nin, ne Cthulhu Mitosu'nun ne de Pokemon popakia'nın hakkında sohbet edebileceğin bir zamanın var. Günde kaç saatin var?" dedi.

Ben o anda şaşırdım.

Çünkü dürüst olmak gerekirse, sohbet etmek güzel olsa da, gerçekten her şeyi bildiğimi düşünmüyorum, sadece birçok şeye meraklıyım ve bir şekilde bir şey hakkında hızlıca kavrayabiliyorum.

Ve o, "Hangi şekilde?" diye sordu.

Ben de dedim ki, kendi oluşturduğum bir araştırma çerçevesi, üzerine yapay zeka ekledim, yarım saatte bir iki bin kelimelik bir araştırma raporu çıkarabiliyorum, seni hızla temele indirebilirim.

O tekrar çatalı bıraktı.

Sonra, "Bu şeyi yazıya dök" dedi.

Ve işte bugünkü bu makale böyle oluştu...

Bu herkese faydalı olup olmadığını bilmiyorum, ancak bu gerçekten üç yıl önce finans sektöründe çalışırken araştırma şirketleri ve sektörlerin kullandığı bir yöntemdi ve ardından yapay zeka geldi, çeşitli derinlemesine araştırmalar da ortaya çıktı, bu yöntemi biraz değiştirdim ve birçok yapay zekâ araştırması için kullanılan bir Prompt'u paketledim, herhangi bir şeyi araştırmama yardımcı olabilir. Gerçek şu ki, benim bu 2 yıl boyunca kullandığım en pratik şeylerden biri bu.

Bu şeyin ürettiği araştırmanın ne kadar derin olduğunu iddia edemem, ancak en azından benim hızlıca oldukça kapsamlı bir bilişsel çerçeve oluşturmama yardımcı oluyor, ardından bu çerçeve üzerinde daha fazla derinlemesine analiz yapabiliyorum.

Bu yöntemi daha önce şöyle adlandırmıştım.

Yatay ve Dikey Analiz Metodu.

Öncelikle bu şeyin ne olduğunu açıklayayım.

Aslında çok basit, sadece iki eksen var.

İlk Eksen, Dikey Eksen. Zaman çizgisine boyunca bir şeyi doğumundan bugüne kadar tam hikayesiyle geri getirmek demektir. Nasıl ortaya çıktı? Kim yaptı? Orada ne yaşandı? Neden belirli bir noktada aniden patladı veya aniden yön değiştirdi? Bu çizgiyi anladığınızda, bir şeyin genel tarihini ve nedenselliğini anlayabilirsiniz.

İkinci Eksen, Yatay Eksen. Şu anda bu zaman noktasında, aynı yarıştaki diğer şeylerle karşılaştırmak demektir. Rakiplerinden ne farklı kılıyor? Kullanıcılar neden onu tercih ediyor, diğerlerini değil? Yarıştaki genel konumu nedir? Bu kesimi anladığınızda, bir şeyin konumunu ve farklılığını anlayabilirsiniz.

Sonra en önemli adım, bu iki eksenin kesişimine bakmaktır.

Dikey size bugüne kadar nasıl geldiğini söyler, yatay size bugün nerede durduğunu söyler. İki eksen bir araya geldiğinde, herhangi bir eksenin tek başına göremeyeceği şeyleri görebilirsiniz. Örneğin, bugünkü bir avantajı, aslında üç yıl önce göz ardı edilen bir kararın yavaş yavaş birikmesinin sonucudur. Örneğin, bugünkü bir zayıflığı, aslında başlangıçta mantıklı bir seçimin bir yük haline gelmesidir.

Dikey olarak zamanın derinliğini takip edin, yatay olarak aynı dönemde yayılmayı takip edin ve en sonunda bu kesişimden bir değerlendirme yapın.

Çok basit.

Benim de son iki yılda kullandığım en kullanışlı yöntem.

Bu yöntem aslında birkaç klasik sosyal bilim ve dilbilim araştırma bakış açısından türetilmiştir.

Dilbiliminde çok klasik bir analiz boyutu vardır, Saussure'un ortaya koyduğu, diakronik analiz ve eşzamanlı analiz.

Bir şeyi araştırmak isterseniz, bu iki boyuttan başlayabilirsiniz, bir boyut zaman boyutudur, geçmişten şimdiye nasıl adım adım evrildiğine bakar, diğer boyut ise şu anda boyutudur, bir zaman noktasında, hangi tür bir sistemde ve karşılaştırma ilişkilerinde olduğuna bakar.

Sosyal bilimlerde benzer bir araştırma bakış açısı vardır, dikey kesit araştırması ve enkesit araştırması. Dikey, bir nesnenin değişim yörüngesini izler, yatay, bir zamanda onun kesit durumunu gözlemler ve yatay karşılaştırmalar yapar.

Ben aslında bu uzun süredir kullanılan araştırma bakış açılarını alıp biraz soyutladım, daha sonra birkaç iş ve rekabet stratejisi analizi düşüncesiyle birleştirerek, AI ile çalışacak genel bir araştırma çerçevesi haline getirdim.

Görünüme bir göz atabilirsiniz, dikey analizi oldukça iyi yazdığımı düşünüyorum, tarihi size çok açık bir şekilde sundu, ne zaman ortaya çıktığını, ne zaman patlak verdiğini, hangi temel noktaların olduğunu.

Neden bu zamanda patlak verdiğine dair çok mantıklı bir açıklama da var.

Yatay olarak araştırma yaparken, Prompt Mühendisliği, Bağlam Mühendisliği ve Ajan Mühendisliği arasında karşılaştırma yapılıyor.

Bir Ajanı anlayan herhangi bir kişinin, onunla ilgili karşılaştırmanın profesyonel olmadığını sorgulamayacağını düşünüyorum, böylece benzer kavramların çok hızlı bir şekilde netleştirilebileceğine inanıyorum.

Son olarak gelecek gelişim yönüne de bahsediliyor.

Bu rapor yaklaşık on bin kelime, bana güvenin, eğer Harness hakkında meraklıysanız, onunla ilgili her şeyi en hızlı ve kapsamlı şekilde öğrenmek istiyorsanız, bu araştırma raporu, gördüğünüz çoğu özet makaleden çok daha iyidir.

Kapsamlı ve anlaşılır bir şekilde.

Araştırma konusu bir ürün olabilir, örneğin Cursor, Claude Code, Hermes Ajanı. Bir şirket olabilir, örneğin Anthropic, ByteDance. Bir teknoloji kavramı olabilir, MCP protokolü, RAG. Hatta bir kişi olabilir, belirli bir endüstrideki önemli kişi.

Prompt, araştırma konusunun türüne göre dikey ve yatay analiz ağırlık noktalarını otomatik olarak ayarlar. Bir ürünü araştırıyorsanız, odaklanılan noktaları sürüm güncellemeleri ve işlev karşılaştırması olarak görebilirsiniz, bir şirketi araştırıyorsanız, finansman süreci ve iş modeline odaklanabilirsiniz, bir kişiyi araştırıyorsanız, kariyer yörüngesine ve aynı alandaki diğer kişilere odaklanabilirsiniz.

Eğer genellikle Cowork, Claude Code veya Codex gibi Ajanları kullanmayı seviyorsanız, bu metodolojiyi hv-analiz adında bir Yetenek haline getirdim, ayrıca bu metodolojiyi GitHub deposumda açık kaynak olarak paylaştım.

Bununla yüklendikten sonra doğrudan Ajan'a "Bana xxx hakkında bir araştırma yap" diyeceğinizde, dikey ve yatay analiz yöntemi çerçevesinde bunu yapacaktır.

Vadiden, bu Yetenek sürümü otomatik olarak çevrimiçi bilgi arar ve arxiv API'sini de içerir. Akademik konularda araştırma yaptığınızda makale sorgulamak için otomatik olarak araştırmaya gider ve sonunda düzenlenmiş bir PDF araştırma raporu oluşturur, yazı stili de daha okunaklı hale gelir, Prompt sürümünden daha özgür ve zengin bir yapıya sahiptir.

Tabii ki, bu yöntemin sınırlamalarını dürüstçe açıklamam gerekiyor.

O her şeye gücü yeten bir yöntem değil.

Sizin için oldukça kapsamlı bilişsel bir çerçeve oluşturmanıza yardımcı olabilir, ancak gerçekten derinlemesine ve bizzat yapılan araştırmanın yerini tutamaz.

Ayrıca, AI tarafından toplanan bilgilerin doğruluğu şu anda çok çok düşük olsa da hala yanlışlıkla karşılaşma olasılığı var.

Bu nedenle, AI tarafından üretilen raporu doğrudan bir sonuç olarak kabul edemezsiniz; bu rapor, daha çok bir araştırma alanı için bir başlangıç noktası gibi davranır, size harita oluşturmanıza hızlıca yardımcı olur, ardından bu haritaya göre daha derinlemesine keşifler yaparsınız.

Bir diğer sorun da, AI tarafından üretilen raporun kalitesinin kullandığınız modele ve araçlara bağlı olmasıdır. Genellikle DeepResearch'i destekleyen araçlar veya derinlemesine araştırmayı destekleyen araçlar daha etkilidir, çünkü genellikle ağ üzerinden gerçekten bilgi ararlar, genellikle görev başına 10 dakikadan fazla sürerler.

Ancak sadece normal çevrimiçi arama desteği olan bir AI aracı kullanabiliyorsanız, her biri bir dakikadan az süren görevler, sonuçlar gerçekten ödünç alınabilir.

Kendi uygulamam şu şekildedir: raporu aldıktan sonra hızla gözden geçirip bir çerçeve oluştururum, sonra şüphelendiğim veya özellikle ilgilendiğim noktalara odaklanarak daha fazla bilgi araştırırım.

Bu, Dikey Yatay Analiz yöntemiyle üretilen bir AI raporu ile kendi araştırmamın birleşimidir; sıfırdan başlayarak yapmaya kıyasla çok daha verimlidir.

Sonuçta, günümüzde AI'nın var olduğu bir ortamda, zorla kendi kendinize kazma gereği gerçekten yok, bu gerçekten gereksiz bir ıstırap.

Bazen düşünüyorum, bu çağda araştırma yaparken, gerçekten kıt olan şey artık bilgi değil, bu dünyaya karşı ne kadar meraklı olduğunuz.

Aslında, gerçekten ne kadar kültürlü veya uzman olduğumu sorsanız, kesinlikle değilim, sadece bu dünyaya karşı biraz daha meraklıyım sadece.

Anında her zaman bir sürü sorunun aklınızda belirdiği bir durum.

Bu şey nereden geldi? Neden şimdi ortaya çıktı? Bu şeyle şu şey arasındaki ilişki nedir? Bu işi yapan kişi öncesinde ne yapıyordu? Bu sorular aklıma geldiğinde cevabı olmadığında gerçekten zorlanıyorum, herhalde herkesin böyle bir hissi var mı bilmiyorum, şu an, hemen, cevabı almalıyım hissi.

Artık bilgi sel gibi oldu, yapay zeka bilgiye erişim maliyetinizi sıfıra yaklaştırıyor.

Ama hangi soruyu sormam gerektiği, hangi bakış açısından bakmam gerektiği, dağınık bilgiyi nasıl anlamlı bir şekilde düzenleyeceğim, bu konularda yapay zeka yardımcı olamaz, ya da yön verdiğinizde sizi destekleyebilir sadece, ancak yönü belirlemek size düşer.

Dikey ve yatay analiz yöntemi aslında kendime belirlediğim bir sorgulama çerçevesi. Her karşısına geçtiğimde bir yabancı şeyin, onu anlamak için nerelerden bakmam gerektiğini düşünmeyeceğim, bu çerçeve zaten düşünmem için yardımcı oldu.

Zamanı dikey olarak takip etmek, uzayı yatay olarak takip etmek, en sonunda bir araya gelip bir sonuca varmak, üç adımda tamamlanınca, bilişsel çerçeve oturmuş oluyor.

Bu yöntem, artık aynı gibi, üç yıl önce bilgi toplamak için üç gün harcamama gerek yok, şimdi, çerçeveyi oluşturmak yarım saatimi almıyor, sonra geriye kalan zamanı gerçekten ilginç olan yerlere harcıyorum, o da bu bilgilerin yavaş yavaş bir bütün oluşturacak şekilde nasıl bir araya getirildiğini izlemek, sonra birdenbire "ah, işte bu" dediğimiz o an.

O an çok tatmin edici.

Açıkçası, bu yöntemin herkes için uygun olup olmadığından emin değilim.

Ama eğer siz de şu tarz, aklınızda sürekli bir sürü soru beliren ve bilgi toplamanın çok yavaş olduğunu düşünen biriyseniz, deneyebilirsiniz.

Eski Yunanlılar der ki, filozofi şaşkınlıkla başlar.

Benim düşünceme göre, araştırma da aynı şaşkınlıkla başlar, gerisi metodoloji ve araçlardır, merak ilk sıradadır.

Merak yoksa, ne kadar iyi bir metodolojiye sahip olursanız olun, o sadece bir süs eşyasıdır.

Merak varsa, yöntem biraz aptal bile olsa, sonucu bulacaksınız.

Sadece şu anda, cevap arama işi gerçekten önceki yıllara göre çok daha hızlı.

Çok daha fazla şeye karşı meraklı olabilirsiniz.

Merakinizi koruyun.

Orjinal Metin Bağlantısı

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia