Uzun Metinleri Katmanlı Özete Dönüştürme çalışmasında istenen çıktı biçimini ve kullanım bağlamını belirleyici, veri yapısı ve yorumlama ölçütleri ise sonucu şekillendiren ikinci unsur. DeepSeek kullananlar metni veya çıktıyı yayınlamadan önce kendi ölçütleriyle incelemeli.
DeepSeek◉ 7 görüntülenme↗ 0 kopya
Prompt Komutu
Sen gelişmiş bir metin analiz uzmanısın. Aşağıdaki görevi adım adım gerçekleştireceksin.
[METİN] adlı içeriği analiz edeceksin. Konu alanı: [KONU_ALANI] (örnek: yapay zeka politikaları, ekonomik rapor, bilimsel makale).
Önce içsel bir düşünme süreci başlat (thinking mode):
- Metnin türünü ve amacını belirle
- Temel argüman veya bulguları tespit et
- Destekleyici verileri ve örnekleri işaretle
- Çelişkili veya belirsiz noktaları not al
Ardından aşağıdaki katmanlı özet yapısını oluştur:
KATMAN 1 – ANA FİKİR (1-2 cümle):
Metnin tek cümleyle özetlenebildiği temel iddiası veya bulgusu.
KATMAN 2 – DESTEKLEYİCİ ARGÜMANLAR (3-5 madde):
Ana fikri destekleyen başlıca noktaları madde madde listele. Her madde maksimum 2 cümle olsun.
KATMAN 3 – ÇIKARIMLAR VE BAĞLAM (1 paragraf):
Metnin daha geniş bir perspektiften ne anlama geldiğini, okuyucunun ne yapması veya bilmesi gerektiğini açıkla.
TERİM SÖZLÜĞÜ:
Metinde geçen teknik veya özel terimlerden en fazla [TERIM_SAYISI] tanesini kısaca tanımla.
ÖNEMLİ UYARILAR:
- Özette yorum katma; yalnızca metinde var olan bilgileri kullan
- Belirsiz veya eksik bilgi varsa bunu açıkça belirt
- Özet uzunluğu [OZET_UZUNLUGU] kelimeyi geçmesin (örnek: 150, 300, 500)
Metin:
[METİN]
Bu değerlendirme prompt metnindeki yapı, değişkenler ve hedef çıktı incelenerek hazırlanmıştır. Canlı model sonucu garanti etmez.
Ne işe yarar?
Uzun Metinleri Katmanlı Özete Dönüştürme çalışmasını DeepSeek içinde yürütürken veri yapısı ve yorumlama ölçütleri konusunu netleştirir ve veri analizi sonucu için uygulanabilir bir başlangıç oluşturur.
Kimler kullanmalı?
Veri Analizi alanında Uzun Metinleri Katmanlı Özete Dönüştürme ile çalışan; veri yapısı ve yorumlama ölçütleri üzerinde çalışarak daha tutarlı bir veri analizi sonucu almak isteyen kullanıcılar için uygundur.
Nasıl uygulanır?
1) METİN, KONU_ALANI, TERIM_SAYISI, OZET_UZUNLUGU alanlarını kendi bağlamınıza göre doldurun.
2) Promptu DeepSeek içinde çalıştırın ve ilk sonucu kaydedin.
3) istenen çıktı biçimini ve kullanım bağlamını açısından eksik veya belirsiz noktaları işaretleyin.
4) Yalnızca gerekli alanları değiştirerek ikinci çıktıyı karşılaştırın.
Örnek girdi
Konu: Uzun Metinleri Katmanlı Özete Dönüştürme
Çalışma amacı: veri analizi
Ana odak: veri yapısı ve yorumlama ölçütleri
Değişkenler: METİN, KONU_ALANI, TERIM_SAYISI, OZET_UZUNLUGU
Tercih: [ton, format, stil veya kapsam]
Beklenen çıktı
Uzun Metinleri Katmanlı Özete Dönüştürme için veri analizi formatında; veri yapısı ve yorumlama ölçütleri ve istenen çıktı biçimini ve kullanım bağlamını dikkate alınarak düzenlenmiş, kontrol edilebilir bir ilk çıktı.
Sınırlamalar
Bu akış Uzun Metinleri Katmanlı Özete Dönüştürme için bir başlangıç taslağı üretir. Veri Analizi alanındaki güncel bilgi, telif, marka, güvenlik ve uzmanlık gerektiren noktalar kullanılmadan önce ayrıca doğrulanmalıdır.
TARAYICIDA ÇALIŞIR
Instagram görsel stüdyosu
1080×1080 kare kart, Görsel Stüdyo çıktısı olarak /insta klasörüne kaydedilir ve 30 gün saklanır.
Veri Setlerini Adım Adım Analiz Etme için hikâye, sahne akışı ve anlatım ritmi odaklı bir görsel dil öneriliyor. kod mimarisi, veri akışı ve hata kontrolü seçimi bu dili destekliyor. DeepSeek kullanırken kendi ürününüzü, kişinizi veya sahnenizi ilgili alanlara yerleştirin.
Veri Analizi Sonuçlarını Yazılı Rapora Dönüştürme Kılavuzu için hazırlanan yaklaşım istenen çıktı biçimini ve kullanım bağlamını bilgisini veri yapısı ve yorumlama ölçütleri amacıyla bir araya getiriyor. Excel Copilot kullanırken ilk çıktıyı kontrol edip gerekli yerleri değiştirin.
Stok Verilerini ABC Analiziyle Maliyet Düşür!, kod mimarisi, veri akışı ve hata kontrolü kararlarını veri hazırlığı, analiz yöntemi ve raporlama biçimi içinde bir araya getiriyor. Claude kullanırken veri, ürün isim column, quanti̇ty column ayrıntısını değiştirerek farklı görsel yönleri karşılaştırabilirsiniz.
Julius AI Sosyal Medya Caption Script Analizi için seçilen yaklaşım istenen çıktı biçimini ve kullanım bağlamını tarafını öne çıkarıyor. hikâye, sahne akışı ve anlatım ritmi seçimi sonucu tamamlıyor; Julius AI üzerinde küçük değişikliklerle kendi kullanım senaryonuzu kurabilirsiniz.
Sürdürülebilirlik Veri Seti Analizi ve Optimizasyon Öngörüleri, istenen çıktı biçimini ve kullanım bağlamını hedefini veri yapısı ve yorumlama ölçütleri ölçütleriyle sınayan bir çalışma notu sunuyor. Cursor kullanırken öneriyi kendi deneyiminiz ve gerçek verinizle karşılaştırın.
Karmaşık Bilimsel Veri Analizi ve Modelleme Çözümleri kaydının gücü, veri hazırlığı, analiz yöntemi ve raporlama biçimi kararını tek başına bırakmayıp boyutlu ile ilişkilendirmesinde. Wolfram Alpha üzerinde sonuç alırken anali̇z türü, veri̇ seti̇, parametreler ve kisitlamalar bilgisini açık yazmak işleri kolaylaştırır.
WWolfzillAA✦◆♛◉ 10 ↗ 0
#prompt#veri-analizi#wolfram-alpha
Gizliliğiniz bizim için önemli
Zorunlu site işlevleri ve tercihler için gerekli çerezleri kullanıyoruz. Ziyaretçi sayacı ve reklam çerezleri yalnızca onayınızdan sonra etkinleşir. Gizlilik Politikası
Topluluk görüşleri
Yorum yapmak için giriş yap.