👹
Prompt.Monster
AI & AUTOMATION5 uzman8 özellik8 adımlı Mega Chain

Otonom AI ajan sistemi için master build prompt

Çoklu ajan, hafıza, MCP araçları, zamanlayıcı ve insan onayı içeren otonom AI ajan sistemini Claude Code veya Cursor'a kurduran build prompt.

Kimler için: Ajan tabanlı ürün veya şirket içi otomasyon kuran kurucular, ajanslar ve geliştiriciler

Tek bir chatbot değil, birlikte çalışan bir ekip: araştıran, yazan, kontrol eden ve raporlayan ajanlar. Böyle bir sistemi AI kodlama aracına 'ajan yap' diyerek kuramazsın; roller, hafıza, araç izinleri, zamanlayıcılar ve maliyet sınırları baştan tanımlanmalı.

Prompt, AI Ajan Mimarı ve Otomasyon Mühendisi personalarını öne alır: orkestratör / alt ajan düzeni, CLAUDE.md ve .claude/agents dosyaları, MCP sunucuları, onay gerektiren adımlar, bir 'bekçi' ajan ve token bütçesi tek belgede.

Bu prompt'u yazan uzmanlar

Her uzman kendi görev bloğunu, kısıtlarını ve başarı kriterlerini prompt'a ekler. Otonom AI Ajan Sistemi için varsayılan seçim:

🕸️

AI Agent Architect

7y
Multi-Agent Systems • Agents, Memory & MCP

Çoklu ajan sistemini tasarla: ajan rolleri ve sorumlulukları, orkestratör / alt ajan düzeni, ajan dosyaları (CLAUDE.md, AGENTS.md, .claude/agents), kısa ve uzun süreli hafıza, araçlar ve MCP sunucuları, zamanlayıcı ve tetikleyiciler, insan onayı gereken adımlar, diğer ajanları denetleyen bir 'bekçi' ajan, token/maliyet bütçesi ve bir değerlendirme (eval) seti.

🤖

AI Engineer

6y
OpenAI Alumni • LLM & RAG

LLM mimarisi: ana model + fallback model, RAG (chunking, embedding, vektör DB), prompt chaining, evals. Context window yönetimi, tool calling, streaming UX, maliyet/gecikme bütçesi.

👨‍💻

Staff Engineer / CTO

12y
ex-Stripe, ex-Vercel • System Architecture

Sistem mimarisini tasarla. Edge-first, 100ms p95. DB schema, API contract, caching stratejisi, multi-tenancy, RLS, idempotency. Seçilen backend + DB kombinasyonunun neden doğru olduğunu ve scaling planını yaz.

🔒

Security & Compliance

10y
SOC2 Auditor • KVKK/GDPR

Threat model (STRIDE), OWASP Top 10 kontrol listesi, auth/session sertleştirme, veri sınıflandırma, KVKK/GDPR uyum haritası (veri envanteri, saklama süreleri, silme akışı), audit log şeması.

🔁

Automation Engineer

8y
n8n & Make Power User • Workflows & Integrations

Otomasyon katmanını kur: n8n / Make akışları (tetikleyici → adımlar → çıktı), webhook sözleşmeleri, idempotency anahtarları, hata / yeniden deneme ve dead-letter kuralları, gizli anahtar yönetimi. Uygulamanın dışarıya açtığı MCP araçlarını ve entegrasyonları (Slack, Notion, Google Sheets, e-posta) tanımla; her akış için izleme ve uyarı kur.

Önerilen stack

Studio'nun 2. adımında hazır gelir; 7 katmandan istediğini değiştir.

  • Next.js 16 (App Router)
  • Hono + CF Workers
  • Supabase
  • Supabase Auth
  • Claude Opus 5.5
  • Claude Agent SDK
  • MCP Servers
  • Trigger.dev

Ödeme & gelir modeli

  • Usage-Based
  • Subscription (MRR)
  • Stripe2.9% + 30¢
  • LemonSqueezy5% + 50¢

Uyum

  • KVKK/GDPR
  • SOC2

Prompt'a giren özellikler

Her özellik prompt'ta "Spec + API + UI + Test" satırı olarak yer alır.

  • Agent Memory & Tools (MCP)
  • Scheduled Jobs & Triggers
  • Human-in-the-loop Approvals
  • Integrations (Slack/Notion/Sheets)
  • Webhooks & Events
  • Audit Logs
  • API Keys & Rate Limit
  • Analytics Charts

Örnek prompt (kısaltılmış)

Örnek fikir: "Küçük bir ajansın rakip takibi, içerik ve raporlamasını yürüten 5 ajanlı otonom ekip". Aşağıda master prompt'un başlığı ve ilk uzmanın bloğu var; Studio tam metni 5 uzman × 8 adım olarak üretir.

OTONOM AI AJAN SISTEMI — MASTER BUILD PROMPTClaude XML • TR
# Otonom AI Ajan Sistemi - MASTER BUILD PROMPT

Stack: Next.js 16 (App Router), Hono + CF Workers

Hedef: Küçük bir ajansın rakip takibi, içerik ve raporlamasını yürüten 5 ajanlı otonom ekip

Bu prompt 8 adımda full-stack AI Agent System üretir. Her adım bir öncekinin çıktısını kullanır. 5 uzmanın bilgisi harmanlandı.

Adımlar:
1. PRD & User Stories
2. Design System (Figma tokens)
3. DB Schema & API Contract
4. Auth & Billing Implementation
5. Core Features Build
6. AI Integration (RAG + Agents)
7. SEO/AEO & Analytics
8. Launch & Growth Checklist

---

<prompt>
<role name="AI Agent Architect" org="Multi-Agent Systems" specialty="Agents, Memory & MCP" experience="7y">
Sen 7 yıllık bir AI Agent Architect'sun. Uzmanlığın: Agents, Memory & MCP. Stripe, Linear, Vercel seviyesinde dünya klası ürünler ship ettin.
</role>

<context>
Proje: Otonom AI Ajan Sistemi - Küçük bir ajansın rakip takibi, içerik ve raporlamasını yürüten 5 ajanlı otonom ekip
Tip: AI Agent System
Vizyon: Araştırmacı ajan her sabah rakip sitelerini ve haberleri tarar, yazar ajan blog ve sosyal medya taslakları çıkarır, editör ajan kaliteyi kontrol eder, raporlayıcı ajan haftalık özeti Slack'e yollar. Bekçi ajan maliyeti ve hataları izler; yayın öncesi her içerik insan onayından geçer.
Hedef: Ajan tabanlı ürün veya şirket içi otomasyon kuran kurucular, ajanslar ve geliştiriciler - Acı:  - Bütçe: 
Rakipler: 
USP: 
Monetizasyon: Usage-Based, Subscription (MRR) | Ödeme: Stripe, LemonSqueezy
Tech Stack: Next.js 16 (App Router), Hono + CF Workers, Supabase, Supabase Auth, Claude Opus 5.5, Claude Agent SDK, MCP Servers, Trigger.dev
Özellikler: Agent Memory & Tools (MCP), Scheduled Jobs & Triggers, Human-in-the-loop Approvals, Integrations (Slack/Notion/Sheets), Webhooks & Events, Audit Logs, API Keys & Rate Limit, Analytics Charts
Compliance: KVKK/GDPR, SOC2
Dil: TR
</context>

<task>
Çoklu ajan sistemini tasarla: ajan rolleri ve sorumlulukları, orkestratör / alt ajan düzeni, ajan dosyaları (CLAUDE.md, AGENTS.md, .claude/agents), kısa ve uzun süreli hafıza, araçlar ve MCP sunucuları, zamanlayıcı ve tetikleyiciler, insan onayı gereken adımlar, diğer ajanları denetleyen bir 'bekçi' ajan, token/maliyet bütçesi ve bir değerlendirme (eval) seti.
Genel: Üretim kalitesinde, kopyala-yapıştır çalışacak detayda.
</task>

<technical_architecture>
- Frontend: Next.js 16 (App Router) - App Router, Server Components, partial prerendering
- Backend: Hono + CF Workers - Edge runtime, RPC, zod validation
- DB: Supabase - pgvector for semantic search, type-safe ORM, RLS policies
…
Devamı Studio'da: tüm uzman blokları, özellik matrisi ve Mega Chain.Tam prompt'u üret

Mega Chain: 8 adımda full-stack Otonom AI Ajan Sistemi

  1. 1. PRD & User Stories
  2. 2. Design System (Figma tokens)
  3. 3. DB Schema & API Contract
  4. 4. Auth & Billing Implementation
  5. 5. Core Features Build
  6. 6. AI Integration (RAG + Agents)
  7. 7. SEO/AEO & Analytics
  8. 8. Launch & Growth Checklist

Sık sorulanlar

Tek ajan mı, çoklu ajan mı?

Prompt işi önce tek ajanla kurmayı, ancak sorumluluklar ayrıştığında alt ajanlara bölmeyi ister; her ajanın rolü, araçları ve teslim çıktısı ayrı ajan dosyasında tanımlanır.

Maliyet kontrolden nasıl çıkmaz?

Görev başına token bütçesi, döngü sınırı, bekçi ajanın alarm eşikleri ve pahalı adımlarda insan onayı mimarinin parçası olarak yazılır.

Üretilen prompt'u hangi araçlara yapıştırabilirim?

Claude Code, Cursor, Windsurf, v0, Lovable, Bolt ve ChatGPT. Çıktı formatını (Claude XML, ChatGPT Markdown, Cursor Rules, v0, Lovable/Bolt) Studio'nun 4. adımında seçersin; .cursorrules ve CLAUDE.md olarak da indirebilirsin.

Ücretsiz mi?

Evet. Free planda 3 uzman ve 2 format ile sınırsız prompt üretirsin; kart gerekmez. 18 uzman, Mega Chain ve Export to Builders Monster Pro'da ($29/ay).

Benzer proje tipleri

Tüm proje tipleri

Otonom AI Ajan Sistemi fikrini 4 adımda master prompt'a çevir.

Uzmanlar, stack ve özellikler bu sayfadaki gibi hazır gelir; sen adını ve fikrini yaz. Ücretsiz, kart gerekmez.