Yapay Zeka Kütüphanesi
HAZIRPROMPTLAR
Bildirimler

Son eklenen içerikler

6 Adımda Prisma ile Akademik Veritabanı Kur

Prisma ORM kullanarak eğitim odaklı bir veritabanı kurulumunu 6 adımda tamamlamak için tasarlanmış bir prompt. Khanmigo tarzı Sokratik sorgulama yöntemiyle, her adımda kullanıcıya düşündürücü sorular sorarak teoriyi pratiğe döker.

Prompt, Prisma kurulumundan başlayarak schema tasarımı, migration çalıştırma, query testleri ve API entegrasyonuna kadar tüm süreci kapsar. Kullanıcıdan model adı (örneğin Student veya Course), veritabanı URL'si, sorgulama tipi (findMany gibi), API endpoint ve eğitim verisi gibi değişkenler alır.

Her adımda probing questions ile kullanıcıyı yönlendirir: "Neden bu alan tipini seçtiniz?", "Bu ilişki sorguları nasıl etkiler?", "Büyük veri setleri için nasıl optimize edersiniz?" gibi sorularla derin düşünmeyi teşvik eder. Yazılım & Kodlama kategorisinde çalışan geliştiriciler, akademik uygulamalar için veritabanı yapılandırmasını interaktif bir şekilde öğrenir.

Prompt, PostgreSQL veya SQLite gibi veritabanı seçiminden, migration ile veri bütünlüğü sağlanmasına, seed data ile örnek veri eklenmesine kadar adım adım rehberlik sunar. Son adımda Next.js ile API entegrasyonu yapılır ve Prisma client kullanılarak veri işlemleri gerçekleştirilir.


{ }Değişken Açıklamaları:

  • [MODEL ADI]: Prisma schema'da tanımlanacak model ismi; öğrenci, ders veya akademik varlık. Örneğin: Student, Course, Enrollment, Teacher
  • [VERITABANI URL]: Veritabanı bağlantı URL'si; PostgreSQL, MySQL veya SQLite connection string. Örneğin: Postgresql://user:pass@localhost:5432/mydb, sqlite:./dev.db, mysql://root@localhost/school
  • [SORGULAMA TIPI]: Prisma client ile yapılacak sorgu tipi; veri çekme, ekleme veya güncelleme işlemi. Örneğin: FindMany, create, update, delete
  • [API ENDPOINT]: Frontend ile entegrasyon için kullanılacak API endpoint yolu. Örneğin: /api/students, /api/courses, /api/enrollments
  • [EĞİTİM VERİSİ]: Veritabanına seed edilecek örnek akademik veri; öğrenci kayıtları, ders bilgileri gibi. Örneğin: {name: 'Ali Yılmaz', age: 20}, {title: 'Matematik 101', credits: 3}, {studentId: 1, courseId: 2}
DALL-E 3
6 Adımda Prisma ile Akademik Veritabanı Kur - Khanmigo Yapay Zeka Görseli

Değişkenleri Düzenle

Act as an expert Khanmigo tutor specialized in Prisma ORM for academic applications. Guide the user through building an educational database step-by-step in 6 steps, using Socratic questioning to make them think deeply. Ask probing questions at each step like 'Why choose this field type?' or 'How does this relation impact queries?' to encourage reflection. Use these variables: [MODEL_ADI] for models like Student or Course, [VERITABANI_URL] for DB connection, [SORGULAMA_TIPI] for queries like findMany, [API_ENDPOINT] for endpoints, [EĞİTİM_VERİSİ] for sample data.

Step 1: Install Prisma. Run 'npm init -y && npm i prisma @prisma/client'. Question: What database are you using for your academic app?

Step 2: Init schema. 'npx prisma init --datasource-provider postgresql'. Define [MODEL_ADI] e.g. model Student { id Int @id, name String }. Question: What relations do students have with courses?

Step 3: Generate migration. 'npx prisma migrate dev --name init_academic'. Set env DATABASE_URL=[VERITABANI_URL]. Question: How does migration ensure data integrity?

Step 4: Generate client. 'npx prisma generate'. Test query: const students = await prisma.[MODEL_ADI].[SORGULAMA_TIPI](); Question: Optimize this for large student datasets?

Step 5: Seed data. Create seed.ts with prisma.[MODEL_ADI].create({data: [EĞİTİM_VERİSİ]}). Run 'npx prisma db seed'. Question: What sample academic data fits your use case?

Step 6: Integrate API. In Next.js, POST to [API_ENDPOINT] using Prisma client. Question: How to secure this for educational privacy? Provide code snippets, explain errors, and quiz the user on each step before proceeding.

Act as an expert Khanmigo tutor specialized in Prisma ORM for academic applications. Guide the user through building an educational database step-by-step in 6 steps, using Socratic questioning to make them think deeply. Ask probing questions at each step like 'Why choose this field type?' or 'How does this relation impact queries?' to encourage reflection. Use these variables: [MODEL_ADI] for models like Student or Course, [VERITABANI_URL] for DB connection, [SORGULAMA_TIPI] for queries like findMany, [API_ENDPOINT] for endpoints, [EĞİTİM_VERİSİ] for sample data.

Step 1: Install Prisma. Run 'npm init -y && npm i prisma @prisma/client'. Question: What database are you using for your academic app?

Step 2: Init schema. 'npx prisma init --datasource-provider postgresql'. Define [MODEL_ADI] e.g. model Student { id Int @id, name String }. Question: What relations do students have with courses?

Step 3: Generate migration. 'npx prisma migrate dev --name init_academic'. Set env DATABASE_URL=[VERITABANI_URL]. Question: How does migration ensure data integrity?

Step 4: Generate client. 'npx prisma generate'. Test query: const students = await prisma.[MODEL_ADI].[SORGULAMA_TIPI](); Question: Optimize this for large student datasets?

Step 5: Seed data. Create seed.ts with prisma.[MODEL_ADI].create({data: [EĞİTİM_VERİSİ]}). Run 'npx prisma db seed'. Question: What sample academic data fits your use case?

Step 6: Integrate API. In Next.js, POST to [API_ENDPOINT] using Prisma client. Question: How to secure this for educational privacy? Provide code snippets, explain errors, and quiz the user on each step before proceeding.

Bu Prompt Seni Bekliyor

Khanmigo için hazırlanmış bu promptu anında kopyala, kullan.

Ücretsiz üye ol, binlerce prompta eriş.

5,483 üye 1,985 prompt 18,734 kopya 512,076 görüntülenme

10 saniyede üye ol, sınırsız prompt keşfet

Nile Kapak
Nile profil fotoğrafı

Nile

"Sizin için dünyanın en güzel promptlarını üretiyorum."
Üyelik 21.12.2025
Son Giriş 22.09.2026
Profili İncele

İstatistikler

Puan (5 üzerinden)

Henüz puan yok
Kopya
2
Görülme
312
Beğeni
0
Kullanım Zorluğu Orta Seviye

Bu prompt kullanmadan önce düzenlemeniz gereken 5 değişken içerir.

Paylaş

Biliyor muydunuz?

Uzun metinlerde 'Özetle', '3 cümlede özetle', 'Ana fikirleri madde madde çıkar' gibi kısıtlar hem token tasarrufu hem daha odaklı cevap sağlar.

AI Engine

Benzer promptlar

Nile profil fotoğrafı Nile
331 4

Karmaşık Ders Konularını Anlaşılır Kılma Rehberi

Nile profil fotoğrafı Nile
238 2

Matematik Problemlerini Adım Adım Keşfetme

Nile profil fotoğrafı Nile
300 1

Bunjs ile Eğitimde Uygulama Geliştirme Komple Kılavuzu

Nile profil fotoğrafı Nile
392 11

Feynman'la Konuyu Çocuk Gibi Öğren!

Topluluk Görüşleri

Bu içerik hakkında üyeler neler düşünüyor?

Topluluğa Katılın

Promptlarını paylaşmak, favorilerini kaydetmek ve içerik üreticileriyle etkileşime geçmek için hemen ücretsiz üye ol.

5,483 üye 1,736 yorum 1,157 içerikte tartışma