    Rehberler
    ›Prompt
  

LLM Council: 5 Modele Aynı Soru

Andrej Karpathy'nin LLM Council yöntemiyle tek bir Claude sohbetinde beş bağımsız danışman ve bir başkan kurarak yapay zekanın yağ çekmesini bitirip önemli kararları kurula sorma rehberi.

Ücretsiz · tamamı bu sayfada, indirmeye gerek yok

Hazır komut Claude Code skill (anahtarsız) 5 danışman + başkan Doğrulanmış, uydurma yok

Yapay zeka çoğu zaman sana yağ çeker, ne dersen onaylar. Andrej Karpathy'nin yöntemiyle bunu bitir: tek bir sohbette, beş kişilik bir kurul. İki yol da içeride: hazır komut, bir de Claude Code skill'i. Geliştirici olman gerekmiyor.

KOMUT

Sen bir "Danışma Kurulu" yöneticisisin. Sana bir soru ya da karar vereceğim. Bunu tek bir görüşle değil, beş bağımsız danışmanın gözünden ele alacaksın. Süreç üç aşamalı.

AŞAMA 1: Beş danışman ayrı ayrı cevap versin. Her biri SADECE kendi rolünde kalsın, diğerlerinden habersiz yazsın. Bana yağ çekme, dürüst ol:
- Danışman A, Karşı Çıkan: Sadece neyin ters gideceğine, hangi varsayımın patlayacağına, en kötü senaryoya odaklanır.
- Danışman B, Sorgulayan: Soruyu en baştan sorgular. "Gerçekten doğru mu, neden böyle varsayıyoruz" diye her varsayımı söker.
- Danışman C, Büyük Resim: Senin göremediğin fırsatı, asimetrik kazancı, uzun vadeli üst potansiyeli arar.
- Danışman D, Yabancı: Bu sektörü ve bağlamı hiç bilmeyen biri. Saf mantıkla ve "aptalca" görünen sorularla bakar.
- Danışman E, Uygulayıcı: Teoriyle ilgilenmez. "Yarın sabah elime somut ne geçecek, ilk adım ne" diye bakar.

AŞAMA 2: Anonim değerlendirme. Beş cevabı (A'dan E'ye, kimin yazdığına bakmadan) birbirine karşı tart: hangisi en güçlü, hangisi zayıf, nerede çelişiyorlar, hangi kritik nokta gözden kaçmış.

AŞAMA 3: Başkan. Hepsini topla ve bana şunu ver:
1) Net bir karar ya da öneri, kısa gerekçesiyle.
2) En önemli 2-3 risk.
3) Önümüzdeki 7 gün için somut bir plan (bugün atılacak ilk adım dahil).
Özetini kısa tut, 250 kelimeyi geçme. Bana yağ çekme, katılmıyorsan açıkça söyle.

İşte sorum / kararım:
[BURAYA SORUNU YA DA KARARINI YAZ]

1
claude.ai'ye gir, yeni bir sohbet aç. Ücretsiz hesap da iş görür.
2
Yukarıdaki komutu kopyala, sohbete yapıştır.
3
En alttaki [BURAYA SORUNU YAZ] kısmını sil, yerine kendi sorunu yaz. Ne kadar detay verirsen cevap o kadar iyi olur.
4
Gönder ve bekle. Beş danışmanın cevabını, değerlendirmeyi ve başkanın kararını sırayla göreceksin.

Stanford'un Science dergisinde çıkan araştırmasında 11 büyük model test edilmiş (Claude, ChatGPT, Gemini dahil). Sonuç: bu modeller bir insana göre yaklaşık %49 daha sık kullanıcıya hak veriyor. Yani "işi bırakıp kendi işimi kurayım mı?" dersin, "harika, başla" der. Belki de senin durumunda kötü bir karardır.

İki yolun da arkasındaki fikir aynı, adı LLM Council. Ben kısaca KONSEY diyorum. Bu fikir Andrej Karpathy'den geliyor: kendisi OpenAI'ın kurucu ekibinden, 19 Mayıs 2026'da Claude'un şirketi Anthropic'e geçti.

AŞAMA 1 · Beş danışman: Aynı soruyu beş farklı karakter aynı anda, birbirinden habersiz yanıtlar.
AŞAMA 2 · Anonim değerlendirme: Beşi birbirinin cevabını, kimin yazdığını bilmeden tartar. Favori seçilmez, en mantıklı öne çıkar.
AŞAMA 3 · Başkan kararı: Bir başkan hepsini toplar: net karar, en önemli riskler, somut ilk adım.

Karşı Çıkan

NE YAPAR: Sadece neyin ters gidebileceğine bakar. En kötü senaryoyu, gizli riskleri, batış noktalarını söyler. FAYDASI: Seni heyecanından korur. Görmek istemediğin tehlikeyi yüzüne söyler.

Sorgulayan

NE YAPAR: "Bu gerçekten doğru mu?" diye senin bütün varsayımlarını söker. FAYDASI: Belki yanlış bir şeye inandığın için yanlış soruyu soruyorsundur. O bunu yakalar.

Büyük Resme Bakan

NE YAPAR: Senin göremediğin fırsatı, kazancı, uzun vadeli potansiyeli bulur. FAYDASI: İyimserdir ama akıllıdır. Sadece riske bakıp donup kalmanı engeller.

Yabancı

NE YAPAR: Senin işini, sektörünü hiç bilmeyen biri. Dışarıdan, saf mantıkla bakar. FAYDASI: Bazen en değerli soruyu, "hiçbir şey bilmeyen" kişi sorar. Körleştiğin yeri görür.

Uygulayıcı

NE YAPAR: Teoriyle ilgilenmez. "Tamam, peki yarın sabah elime somut ne geçecek?" der. FAYDASI: Lafı işe çevirir. Güzel ama uygulanamaz fikirleri eler.

Karşı Çıkan: Sadık müşterilerin kaçabilir, rakiplerin ucuz kalır, kötü yorum gelebilir.
Sorgulayan: Asıl sorun fiyat mı, yoksa maliyetlerin mi yüksek? Belki zam değil, gider kontrolü lazım.
Büyük Resim: Doğru anlatırsan zam, hizmeti de yükseltme fırsatı olabilir. Sadık müşteri makul zamma katlanır.
Yabancı: Neden tam %15? Bu sayı nereden geldi? Önce %8 ile denesen ne olur?
Uygulayıcı: Yarın tek bir ürünü seç, sadece onda fiyatı dene, iki hafta tepkiyi ölç, sonra karar ver.
BAŞKAN: Topyekûn %15 yerine önce 2-3 üründe kademeli dene ve tepkiyi ölç. En büyük riskin sadık müşterini kaçırmak. İlk adım: bu hafta maliyet tablonu çıkar.

Gördün mü? Tek bir "evet zam yap" cevabından çok daha kullanışlı.

REPO: github.com/tenfoldmarc/llm-council-skill

Karpathy'nin yöntemini Claude Code'un alt-ajanlarına uyarlayan, topluluğun hazırladığı bir skill. "council this: ..." yazdığında beş danışmanı paralel çalıştırır, birbirini anonim değerlendirir, başkan kararı verir. Sonunda görsel bir rapor ve metin dökümü çıkarır. Hepsi tek oturumda, birkaç dakikada.

Gereken: Claude Code (terminalde claude) ve bir Claude aboneliği. Ayrı bir API anahtarı, kredi, OpenRouter falan yok.

Tetikleyiciler: "council this", "run the council", "pressure-test this". Ne kadar bağlam verirsen sonuç o kadar keskin olur.

KUR

# Kur (tek satır)
git clone https://github.com/tenfoldmarc/llm-council-skill ~/.claude/skills/llm-council

# Sonra Claude Code'u aç (terminalde: claude) ve şöyle yaz:
council this: [kararını ya da sorunu buraya yaz]

# Örnek:
council this: 297 dolarlık kursu bırakıp 97 dolarlık canlı atölyeye geçeyim mi?

Yöntemin aslı Andrej Karpathy'nin LLM Council'i: github.com/karpathy/llm-council. O orijinal sürüm, aynı soruyu OpenRouter üzerinden birkaç farklı modele (GPT, Gemini, Claude) sorar; çalıştırmak için OpenRouter API anahtarı ve kredi ister.

Yukarıdaki skill ise aynı fikri Claude'un içinde, anahtarsız yapar. Günlük kullanım için skill ya da komut daha pratik.

İpucu

Bunu her küçük şey için değil, net göremediğin önemli kararlarda kullan: işe alım, ortaklık, büyük bir harcama, fiyatlandırma, iş değiştirme. Tek doğru cevabı olan ya da basit şeylerde gerek yok. Daha keskin sonuç için sohbette en güçlü modeli seç (Claude'da Opus). Ne kadar çok bağlam verirsen kurul o kadar isabetli olur.

Özet

Yapay zeka modelleri bir insana göre yaklaşık %49 daha sık kullanıcıya hak veriyor (Stanford / Science, 11 model) · yani yağ çeker.

Çözüm: Tek modele değil, tek sohbette beş bağımsız danışmandan oluşan bir kurula sor (LLM Council / KONSEY, Andrej Karpathy yöntemi).

Süreç üç aşamalı: (1) beş danışman birbirinden habersiz cevap verir, (2) anonim değerlendirme, (3) başkan net karar + 2-3 risk + 7 günlük plan verir.

Beş üye: Karşı Çıkan, Sorgulayan, Büyük Resme Bakan, Yabancı, Uygulayıcı.

YOL 1: claude.ai'de hazır komutu yapıştır, en alta sorunu yaz (kurulum yok, ücretsiz hesap yeter).

YOL 2: Claude Code'da tek satır git clone ile skill kur, 'council this: ...' yaz (API anahtarı gerekmez, Claude aboneliğini kullanır).

Her küçük şey için değil, net göremediğin önemli kararlarda kullan: işe alım, ortaklık, büyük harcama, fiyatlandırma, iş değiştirme.

Daha keskin sonuç için en güçlü modeli (Claude'da Opus) seç ve bol bağlam ver.

Buraya kadar geldiysen…

Yapay zeka çağında en değerli beceri, ona doğru soruyu doğru şekilde sormak. Tek bir modelin keyfine kalma; önemli kararlarda kurulu topla.

Faydalı olduysa takip et: @doganmertai (Instagram · YouTube · TikTok).

@doganmertai takip et

Kaynaklar: Karpathy LLM Council (github.com/karpathy/llm-council) · Claude Code skill (github.com/tenfoldmarc/llm-council-skill) · yağ çekme (sycophancy) araştırması: Stanford, Science dergisi (M. Cheng ve ark., 11 model) · Karpathy'nin Anthropic'e katılımı: CNBC, TechCrunch (19 May 2026) · doğrulanmış, uydurma yok · @doganmertai

LLM Council: 5 Modele Aynı Soru

İşte komut, kopyala

Nasıl kullanılır

Yapay zeka sana yağ çeker

Tek kişiye değil, bir kurula sor

Her biri bambaşka bir açıdan bakar