Superblocks CEO’su Brad Menezes, milyar dolarlık yeni girişim fikirlerinin görünürde saklı olduğunu düşünüyor: Mevcut unicorn yapay zeka girişimlerinin kullandığı sistem ipuçları.
Sistem ipuçları, yapay zeka girişimlerinin OpenAI veya Anthropic gibi şirketlerden aldıkları temel modelleri nasıl yönlendireceklerine dair 5,000-6,000 kelime uzunluğundaki açıklamalardır. Menezes’e göre, bu ipuçları, prompt mühendisliği konusunda bir ustalık dersi gibidir.
“Her şirketin aynı [temel] model için tamamen farklı bir sistem ipucu var,” diyor Menezes. “Onlar, modeli belirli bir alan ve görev için gereken şekilde çalıştırmaya çalışıyorlar.”
Sistem ipuçları tam olarak gizli değil; müşteriler birçok yapay zeka aracından bu ipuçlarını talep edebiliyor. Ancak her zaman kamuya açık değiller.
Bu nedenle, Superblocks, yeni ürün duyurusunun parçası olarak, Windsurf, Manus, Cursor, Lovable ve Bolt gibi popüler yapay zeka kodlama ürünlerinden 19 sistem ipucunu paylaşmayı önerdi.
Menezes’in tweet’i viral oldu ve 2 milyona yakın görüntüleme aldı. Bu görüntülemeler arasında, Founders Fund ve Brex’ten Sam Blond ile Superblocks yatırımcısı Aaron Levie gibi önemli isimler de yer aldı. Superblocks, geçtiğimiz hafta 23 milyon dolarlık bir Seri A yatırım aldığını ve toplamda 60 milyon dolara ulaştığını duyurdu.
Menezes’e, başkalarının sistem ipuçlarını inceleyerek nasıl içgörüler elde edebileceğimizi sorduk.
“Clark’ı inşa ederken ve sistem ipuçlarını okurken en büyük öğrenimimiz, sistem ipucunun belki de sırrın %20’si olduğudur,” diyor Menezes. Bu ipucu, LLM’ye ne yapması gerektiğine dair temel bir bilgi sağlıyor.
Geri kalan %80 ise “prompt zenginleştirme” olarak adlandırdığı yapı. Bu yapı, bir girişin yanı sıra, yanıt dönerken yapılan eylemleri de içeriyor, örneğin doğruluk kontrolü gibi.
Roller, Bağlam ve Araçlar
Menezes, sistem ipuçlarında incelenmesi gereken üç ana unsur olduğunu belirtiyor: rol yönlendirme, bağlamsal yönlendirme ve araç kullanımı.
İlk dikkat edilmesi gereken nokta, sistem ipuçlarının doğal bir dilde yazılmış olmalarına rağmen son derece spesifik olmalarıdır. “Bir insana konuşuyormuş gibi konuşmalısınız,” diyor Menezes. “Ve talimatların mükemmel olması gerekiyor.”
Rol yönlendirme, LLM’lerin tutarlılığını sağlıyor ve hem amaç hem de kişilik veriyor. Örneğin, Devin’in sistemi “Sen Devin’sin, gerçek bir bilgisayar işletim sistemi kullanan bir yazılım mühendisisin. Kod tabanlarını anlama, işlevsel ve temiz kod yazma ve değişiklikleri doğru hale gelene kadar iterasyon yapma konusunda çok yeteneklisin.” şeklinde başlıyor.
Bağlamsal yönlendirme, modellere eyleme geçmeden önce dikkate almaları gereken bağlamı sağlıyor. Bu, maliyetleri azaltmaya ve görevlerde netlik sağlamaya yardımcı olabilecek koruma sınırları sunmalıdır.
Cursor’ın talimatı ise “Araçları yalnızca gerektiğinde çağırın ve asla kullanıcıya araç adlarını bahsetmeyin — sadece ne yaptığınızı tanımlayın. … Kodu yalnızca istenirse gösterin. … Düzenleme yapmadan önce ilgili dosya içeriğini okuyun ve açık hataları düzeltin, ancak tahminde bulunmayın veya düzeltmeleri üç kezden fazla yinelemeyin.” şeklindedir.
Araç kullanımı, yalnızca metin üretmekle kalmayıp, ajans görevlerini yerine getirmeyi sağlar. Replit’in talimatları ise uzun ve kod düzenleme, dil yükleme, PostgreSQL veritabanlarını kurma ve sorgulama, kabuk komutları yürütme gibi işlemleri açıklamaktadır.
Başka sistem ipuçlarını incelemek, Menezes’in diğer vibe kodlayıcıların hangi unsurlara vurgu yaptığını görmesine yardımcı oldu. Loveable, V0 ve Bolt gibi araçlar “hızlı iterasyona” odaklanırken, “Manus, Devin, OpenAI Codex ve Replit” kullanıcıların tam yığın uygulamalar oluşturmalarına yardımcı olmaktadır, ancak “çıktı hâlâ ham kod” şeklindedir.
Menezes, eğer kendi girişimi daha fazla güvenlik ve Salesforce gibi kurumsal veri kaynaklarına erişim gibi unsurları ele alabilirse, programcı olmayanların uygulama yazabilmesi için bir fırsat gördü.
Henüz hayalindeki çok milyar dolarlık girişimi işletmiyor olsa da, Superblocks bazı dikkat çekici şirketler ile işbirliği yapmış durumda; bu şirketler arasında Instacart ve Paypaya Global yer alıyor.
Menezes ayrıca, ürünü içsel olarak test ediyor. Yazılım mühendislerinin iç araçları yazmalarına izin verilmiyor; yalnızca ürünü inşa edebiliyorlar. Bu nedenle iş geliştirme ekipleri, CRM verilerini kullanarak potansiyel müşteri tanımlayan, destek metriklerini takip eden ve insan satış mühendislerinin görevlerini dengeleyen ajanlar oluşturdular.
“Bu, bizim araçları inşa etmemiz ve araçları satın almamızın bir yolu,” diyor Menezes.
