{"id":32793,"date":"2025-10-26T02:01:11","date_gmt":"2025-10-25T23:01:11","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/"},"modified":"2025-10-26T02:01:11","modified_gmt":"2025-10-25T23:01:11","slug":"copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/","title":{"rendered":"Copilot Ayarlar\u0131n\u0131 Ba\u015ftan Yazmaya Son: Ak\u0131ll\u0131 Yap\u0131land\u0131rma Arac\u0131"},"content":{"rendered":"

Modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme d\u00fcnyas\u0131nda yapay zeka destekli kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131, ekiplerin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline geldi. \u00d6zellikle GitHub Copilot gibi ara\u00e7lar, rutin kod yazma g\u00f6revlerini otomatikle\u015ftirerek geli\u015ftiricilere zaman kazand\u0131r\u0131yor. Ancak her projenin kendine \u00f6zg\u00fc gereksinimleri, kod standartlar\u0131 ve mimarileri varken, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc yard\u0131mc\u0131lar\u0131 s\u0131f\u0131rdan her seferinde projenin diline ve ihtiya\u00e7lar\u0131na uygun \u015fekilde yap\u0131land\u0131rmak, ne yaz\u0131k ki ciddi bir angarya olabiliyor. \u0130\u015fte tam da bu noktada, geli\u015ftiricilerin bu tekrar eden ve zaman al\u0131c\u0131 Copilot yap\u0131land\u0131rma<\/span> s\u00fcrecinden kurtulmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacak, ak\u0131ll\u0131 bir ara\u00e7 geli\u015ftirme fikri do\u011fdu: \u00d6zel Copilot ayarlar\u0131<\/span>n\u0131 ba\u015ftan yazmaya son veren, otomatik bir jenerat\u00f6r.<\/p>\n

G\u00fcn\u00fcm\u00fcz yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme ekosistemi, hi\u00e7 olmad\u0131\u011f\u0131 kadar dinamik ve karma\u015f\u0131k. Geli\u015ftiriciler, s\u00fcrekli de\u011fi\u015fen teknolojilere ayak uydurmak, s\u0131k\u0131 teslim tarihlerini yakalamak ve ayn\u0131 zamanda y\u00fcksek kalitede, g\u00fcvenli kod \u00fcretmek zorundalar. Bu yo\u011fun tempoda, yapay zeka (YZ) destekli kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131, t\u0131pk\u0131 GitHub Copilot gibi, adeta bir can simidi g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcyor. Bu ara\u00e7lar, sadece kod tamamlama \u00f6nerileri sunmakla kalm\u0131yor, ayn\u0131 zamanda fonksiyonel bloklar, dok\u00fcmantasyon taslaklar\u0131 ve hatta test senaryolar\u0131 olu\u015fturarak geli\u015ftirme s\u00fcrecini h\u0131zland\u0131r\u0131yor. Mesela, yeni bir API entegrasyonu yaparken veya belirli bir veri yap\u0131s\u0131 \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, Copilot’un sundu\u011fu ak\u0131ll\u0131 \u00f6neriler sayesinde saatler s\u00fcrecek manuel kod yazma i\u015flemi dakikalara inebilir. Bu, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck ve olgunla\u015fm\u0131\u015f kod tabanlar\u0131nda, belirli bir paterne uyan tekrar eden g\u00f6revler i\u00e7in hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131yor.<\/p>\n

Ancak, YZ destekli kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131n\u0131n ger\u00e7ek g\u00fcc\u00fc, sadece mevcut kal\u0131plar\u0131 tekrarlamakla s\u0131n\u0131rl\u0131 de\u011fildir; ayn\u0131 zamanda geli\u015ftiricinin niyetini anlay\u0131p, ba\u011flama uygun \u00f6neriler sunabilmesidir. Bu ba\u011flam, projenin dili, kulland\u0131\u011f\u0131 k\u00fct\u00fcphaneler, mimari yap\u0131s\u0131 ve hatta ekip i\u00e7indeki kodlama standartlar\u0131 gibi bir\u00e7ok fakt\u00f6r\u00fc i\u00e7erir. \u00d6rne\u011fin, bir JavaScript geli\u015ftiricisi React projelerinde belirli bir komponent yap\u0131s\u0131n\u0131 kullan\u0131yorsa, Copilot’un bu yap\u0131y\u0131 \u00f6\u011frenip, yeni komponent olu\u015ftururken otomatik olarak \u00f6nermesi, i\u015f ak\u0131\u015f\u0131n\u0131 ola\u011fan\u00fcst\u00fc derecede h\u0131zland\u0131r\u0131r. Bu durum, geli\u015ftiricilerin daha yarat\u0131c\u0131 ve karma\u015f\u0131k problemlere odaklanmas\u0131na olanak tan\u0131rken, rutin ve boilerplate kod yazma y\u00fck\u00fcn\u00fc hafifletir. K\u0131sacas\u0131, YZ destekli yard\u0131mc\u0131lar, geli\u015ftiricilere sadece bir asistan olmaktan \u00f6te, bir “bili\u015fsel y\u00fck azalt\u0131c\u0131” olarak hizmet ederler, bu da onlar\u0131 modern geli\u015ftirici verimlili\u011fi i\u00e7in vazge\u00e7ilmez k\u0131lar. Bu y\u00fczden, bu ara\u00e7lar\u0131n potansiyelini tam olarak kullanabilmek i\u00e7in, projeye \u00f6zg\u00fc Copilot ayarlar\u0131<\/span>n\u0131n ne kadar kritik oldu\u011funu anlamak \u00f6nemlidir.<\/p>\n

\u00d6zel Copilot Yap\u0131land\u0131rmalar\u0131n\u0131n Getirdi\u011fi Zorluklar Nelerdir ve Neden Bunlar\u0131 A\u015fmal\u0131y\u0131z?<\/h2>\n

Yapay zeka destekli kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131n\u0131n sundu\u011fu avantajlar ortada olsa da, her projenin ve ekibin kendine \u00f6zg\u00fc dinamikleri vard\u0131r. Bu dinamikler, genel Copilot yap\u0131land\u0131rma<\/span>lar\u0131n\u0131n yetersiz kalmas\u0131na neden olur. \u00d6zellikle b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli kurumsal projelerde veya birden fazla ekibin \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 ortamlarda, standart bir Copilot kurulumu genellikle projenin \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131lamaz. \u0130\u015fte bu noktada \u00f6zel Copilot ayarlar\u0131<\/span> devreye girer. Ancak, bu ayarlar\u0131 “s\u0131f\u0131rdan” manuel olarak olu\u015fturmak ve s\u00fcrd\u00fcrmek, tahmin edebilece\u011finizden \u00e7ok daha b\u00fcy\u00fck zorluklar bar\u0131nd\u0131r\u0131r.<\/p>\n

\u00d6ncelikle, manuel yap\u0131land\u0131rma s\u00fcreci son derece zaman al\u0131c\u0131d\u0131r. Bir projenin mevcut kod taban\u0131n\u0131, mimarisini ve kodlama standartlar\u0131n\u0131 analiz etmek, ard\u0131ndan bunlar\u0131 Copilot’un anlayabilece\u011fi “prompt” veya yap\u0131land\u0131rma dosyalar\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek, \u00f6nemli miktarda m\u00fchendislik \u00e7abas\u0131 gerektirir. Bu, geli\u015ftiricilerin ana i\u015flerinden al\u0131koyan, \u00fcretkenli\u011fi d\u00fc\u015f\u00fcren bir angaryad\u0131r. \u0130kincisi, insan hatas\u0131na a\u00e7\u0131kt\u0131r. El ile yap\u0131lan Copilot ayarlar\u0131<\/span>nda tutars\u0131zl\u0131klar olabilir; bir ekip \u00fcyesinin yapt\u0131\u011f\u0131 yap\u0131land\u0131rma di\u011ferinkinden farkl\u0131l\u0131k g\u00f6sterebilir veya eski projelerin gereksinimleri yeni projelere ta\u015f\u0131n\u0131rken hatalar yap\u0131labilir. Bu tutars\u0131zl\u0131klar, YZ yard\u0131mc\u0131s\u0131n\u0131n yanl\u0131\u015f \u00f6neriler sunmas\u0131na, hatta projenin genel kod kalitesini d\u00fc\u015f\u00fcrmesine yol a\u00e7abilir. \u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fcs\u00fc, s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik ve g\u00fcncelleme sorunlar\u0131d\u0131r. Projeler zamanla evrim ge\u00e7irir, yeni k\u00fct\u00fcphaneler eklenir, kod standartlar\u0131 g\u00fcncellenir. Bu de\u011fi\u015fikliklere ayak uydurarak Copilot yap\u0131land\u0131rmalar\u0131n\u0131 manuel olarak g\u00fcncellemek, \u00e7o\u011fu zaman g\u00f6z ard\u0131 edilen veya ertelenen bir g\u00f6rev haline gelir, bu da YZ yard\u0131mc\u0131s\u0131n\u0131n zamanla “eskimesine” ve verimsiz hale gelmesine neden olur. Son olarak, yeni geli\u015ftiricilerin onboarding (i\u015fe al\u0131m) s\u00fcrecini zorla\u015ft\u0131r\u0131r. Projeye yeni kat\u0131lan bir geli\u015ftiricinin, t\u00fcm \u00f6zel Copilot ayarlar\u0131<\/span>n\u0131 \u00f6\u011frenmesi ve kendi ortam\u0131na uygulamas\u0131 ek bir y\u00fck olu\u015fturur, bu da onlar\u0131n verimli olmaya ba\u015flamalar\u0131n\u0131 geciktirir. T\u00fcm bu nedenlerden \u00f6t\u00fcr\u00fc, \u00f6zel Copilot yap\u0131land\u0131rmalar\u0131n\u0131 manuel olarak y\u00f6netme y\u00fck\u00fcn\u00fc ortadan kald\u0131racak otomatik bir \u00e7\u00f6z\u00fcm, geli\u015ftirme s\u00fcre\u00e7lerinde bir paradigma de\u011fi\u015fikli\u011fi yaratma potansiyeli ta\u015f\u0131r.<\/p>\n

Kendi Arac\u0131m\u0131z: Ak\u0131ll\u0131 Copilot Yap\u0131land\u0131rma Jenerat\u00f6r\u00fc Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131yor?<\/h2>\n

Yukar\u0131da bahsetti\u011fimiz zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek ve geli\u015ftiricilerin daha verimli olmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak amac\u0131yla, “Ak\u0131ll\u0131 Copilot Yap\u0131land\u0131rma Jenerat\u00f6r\u00fc” ad\u0131n\u0131 verdi\u011fimiz bir ara\u00e7 geli\u015ftirdim. Bu ara\u00e7, temelde, bir projenin mevcut kod taban\u0131n\u0131 otomatik olarak analiz ederek, o projeye \u00f6zel Copilot ayarlar\u0131<\/span> ve prompt’lar olu\u015fturan bir sistemdir. Amac\u0131m\u0131z, geli\u015ftiricilerin saatlerini harcad\u0131\u011f\u0131 Copilot yap\u0131land\u0131rma<\/span> s\u00fcrecini otomatikle\u015ftirmek ve standardize etmektir.<\/p>\n

Arac\u0131n \u00e7ekirdek mimarisi, birka\u00e7 ana bile\u015fenden olu\u015fur: bir Kod Analiz Motoru<\/strong>, bir Desen Tan\u0131ma Mod\u00fcl\u00fc<\/strong> ve bir Yap\u0131land\u0131rma Jenerat\u00f6r\u00fc<\/strong>. Kod Analiz Motoru, projenin dosya sistemini tarar, kullan\u0131lan programlama dillerini, k\u00fct\u00fcphaneleri, \u00e7er\u00e7eveleri ve genel mimari yap\u0131lar\u0131n\u0131 tespit eder. Bu motor, AST (Abstract Syntax Tree) ayr\u0131\u015ft\u0131rma gibi teknikleri kullanarak kodun yap\u0131sal bilgisini \u00e7\u0131kar\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir React projesinde bile\u015fenlerin nas\u0131l tan\u0131mland\u0131\u011f\u0131n\u0131, state y\u00f6netiminin (Redux, Context API vb.) nas\u0131l yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 veya belirli bir veritaban\u0131 ORM’sinin nas\u0131l kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlayabilir. Desen Tan\u0131ma Mod\u00fcl\u00fc, analiz edilen koddan elde edilen bu yap\u0131sal bilgileri kullanarak, projeye \u00f6zg\u00fc kodlama kal\u0131plar\u0131n\u0131, adland\u0131rma kurallar\u0131n\u0131, g\u00fcvenlik pratiklerini ve s\u0131k kullan\u0131lan fonksiyon veya s\u0131n\u0131f yap\u0131lar\u0131n\u0131 belirler. Bu mod\u00fcl, makine \u00f6\u011frenimi modelleri kullanarak veya \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f \u015fablonlarla e\u015fle\u015ftirme yaparak \u00e7al\u0131\u015fabilir. \u00d6rne\u011fin, bir hizmet katman\u0131nda her metodun belirli bir try-catch<\/code> blo\u011fu i\u00e7erdi\u011fini veya veritaban\u0131 etkile\u015fimlerinin belirli bir Repository<\/code> deseni \u00fczerinden yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 alg\u0131layabilir.<\/p>\n

Son olarak, Yap\u0131land\u0131rma Jenerat\u00f6r\u00fc, tespit edilen bu desenler ve standartlar do\u011frultusunda, Copilot’un anlayabilece\u011fi formatlarda (\u00f6rne\u011fin, \u00f6zel prompt dosyalar\u0131, dil modeline \u00f6zg\u00fc yap\u0131land\u0131rma ayarlar\u0131) \u00e7\u0131kt\u0131 \u00fcretir. Bu \u00e7\u0131kt\u0131lar, Copilot’un projenin ba\u011flam\u0131na daha uygun \u00f6neriler sunmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir “add user” fonksiyonu yazarken, projenin mevcut User<\/code> modelini ve UserService<\/code> yap\u0131s\u0131n\u0131 referans alarak daha do\u011fru ve tutarl\u0131 kod tamamlamalar\u0131 sa\u011flayabilir. Bu sayede, prompt engineering<\/span> s\u00fcreci, manuel \u00e7aba gerektirmeden, projenin kendisi taraf\u0131ndan otomatik olarak ger\u00e7ekle\u015ftirilmi\u015f olur. Bu yakla\u015f\u0131m, sadece zamandan tasarruf ettirmekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda projenin t\u00fcm ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fc boyunca Copilot yap\u0131land\u0131rma<\/span>lar\u0131n\u0131n g\u00fcncel ve tutarl\u0131 kalmas\u0131n\u0131 garanti eder. Bu arac\u0131n sundu\u011fu otomasyon yetenekleri, geli\u015ftirici ekiplerinin kod kalitesini art\u0131r\u0131rken, inovasyona odaklanmalar\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n

Vaka Analizi: B\u00fcy\u00fck Bir Proje \u0130\u00e7in \u00d6zel Bir Kod Standart\u0131n\u0131 Otomatikle\u015ftirmek<\/h3>\n

Haydi, ger\u00e7ek bir d\u00fcnya senaryosu \u00fczerinden bu arac\u0131n nas\u0131l de\u011fer yaratt\u0131\u011f\u0131n\u0131 inceleyelim. B\u00fcy\u00fck bir finansal teknoloji \u015firketi (FinTechCorp), y\u00fczlerce geli\u015ftiricinin \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 devasa bir monorepo (tek bir depoda birden fazla proje) y\u00f6netiyor. \u015eirketin, g\u00fcvenlik ve uyumluluk nedeniyle son derece kat\u0131 kodlama standartlar\u0131 ve belirli bir mimari deseni var. Her yeni \u00f6zellik veya mod\u00fcl geli\u015ftirilirken, bu standartlara uymak zorunlu. Ancak, farkl\u0131 ekiplerin farkl\u0131 zamanlarda bu standartlar\u0131 manuel olarak yorumlamas\u0131 ve uygulamas\u0131 nedeniyle, kod taban\u0131nda tutars\u0131zl\u0131klar ortaya \u00e7\u0131k\u0131yordu. Yeni geli\u015ftiricilerin sisteme al\u0131\u015fmas\u0131 uzun s\u00fcr\u00fcyordu ve kod inceleme s\u00fcre\u00e7leri (code review) bu tutars\u0131zl\u0131klar y\u00fcz\u00fcnden yava\u015fl\u0131yordu. FinTechCorp, \u00f6zellikle belirli bir veri eri\u015fim katman\u0131 (Data Access Layer – DAL) deseni ve hata y\u00f6netimi mekanizmalar\u0131n\u0131n s\u00fcrekli ayn\u0131 \u015fekilde uygulanmas\u0131n\u0131 istiyordu. Geli\u015ftiricilerin bu standartlar\u0131 hat\u0131rlamas\u0131 ve her seferinde uygulamas\u0131 zor oluyordu, bu da s\u0131k\u00e7a d\u00fczeltmeler gerektiren pull request’lere neden oluyordu.<\/p>\n

\u0130\u015fte bu noktada Ak\u0131ll\u0131 Copilot Yap\u0131land\u0131rma Jenerat\u00f6r\u00fc devreye girdi. FinTechCorp’un geli\u015ftirme ekibi, arac\u0131 monorepo’daki ana projeler \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rd\u0131. Ara\u00e7, mevcut kod taban\u0131n\u0131 kapsaml\u0131 bir \u015fekilde analiz etti ve FinTechCorp’un \u00f6zel DAL katman\u0131 yap\u0131s\u0131n\u0131, hata i\u015fleme pratiklerini ve hatta belirli yorumlama (docstring) standartlar\u0131n\u0131 otomatik olarak tespit etti. \u00d6rne\u011fin, her veritaban\u0131 sorgusunun belirli bir try-catch-finally<\/code> blo\u011fu i\u00e7erisinde Logger.Error()<\/code> \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 ile sar\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve her DAL metodu d\u00f6n\u00fc\u015f t\u00fcr\u00fcn\u00fcn Result<\/code> s\u0131n\u0131f\u0131 oldu\u011funu anlad\u0131. Ard\u0131ndan, bu desenleri referans alan \u00f6zel Copilot ayarlar\u0131<\/span>n\u0131 ve “hint”lerini i\u00e7eren yap\u0131land\u0131rma dosyalar\u0131n\u0131 olu\u015fturdu. Bu dosyalar, merkezi bir yap\u0131land\u0131rma deposuna y\u00fcklendi ve t\u00fcm geli\u015ftirme ortamlar\u0131na da\u011f\u0131t\u0131ld\u0131.<\/p>\n

Sonu\u00e7 inan\u0131lmazd\u0131: Geli\u015ftiriciler yeni DAL metotlar\u0131 yazmaya ba\u015flad\u0131klar\u0131nda, Copilot otomatik olarak FinTechCorp’un \u00f6zel Result<\/code> desenini ve hata i\u015fleme bloklar\u0131n\u0131 \u00f6nermeye ba\u015flad\u0131. Yanl\u0131\u015f metot imzalar\u0131 veya eksik hata i\u015fleme bloklar\u0131 an\u0131nda Copilot taraf\u0131ndan d\u00fczeltiliyordu. Bu, hem geli\u015ftirme h\u0131z\u0131n\u0131 art\u0131rd\u0131 (geli\u015ftiriciler standartlar\u0131 ezberlemek zorunda kalmad\u0131) hem de kod kalitesini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde y\u00fckseltti. Kod inceleme s\u00fcreleri %30 oran\u0131nda azald\u0131, \u00e7\u00fcnk\u00fc hatal\u0131 veya standart d\u0131\u015f\u0131 kod miktar\u0131 azald\u0131. Yeni geli\u015ftiriciler projeye ba\u015flad\u0131klar\u0131nda, Copilot otomatik olarak onlara \u015firket standartlar\u0131n\u0131 “\u00f6\u011fretti\u011fi” i\u00e7in onboarding s\u00fcreci h\u0131zland\u0131. Bu vaka analizi, arac\u0131n sadece bir zaman kazand\u0131r\u0131c\u0131 olman\u0131n \u00f6tesinde, b\u00fcy\u00fck ekiplerde kod tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve kalitesini nas\u0131l k\u00f6kten iyile\u015ftirebilece\u011finin \u00e7arp\u0131c\u0131 bir \u00f6rne\u011fidir.<\/p>\n

Uygulamal\u0131 Bir Senaryo: Ad\u0131m Ad\u0131m Yap\u0131land\u0131rma S\u00fcreci<\/h3>\n

\u015eimdi, bu Ak\u0131ll\u0131 Copilot Yap\u0131land\u0131rma Jenerat\u00f6r\u00fcn\u00fcn pratik bir senaryoda nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 ad\u0131m ad\u0131m inceleyelim. Diyelim ki, bir tak\u0131m olarak yeni nesil bir e-ticaret platformu \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131yorsunuz ve projenizde “Domain-Driven Design (DDD)” prensiplerini s\u0131k\u0131 bir \u015fekilde uyguluyorsunuz. \u00d6zellikle, her bir “Aggreagate Root” s\u0131n\u0131f\u0131n\u0131n belirli bir IDomainEvent<\/code> aray\u00fcz\u00fcn\u00fc uygulamas\u0131n\u0131 ve Apply<\/code> metodu ile olaylar\u0131 i\u015flemesini istiyorsunuz. Copilot’un bu \u00f6zel DDD prensibini otomatik olarak \u00f6\u011frenmesini ve size \u00f6neriler sunmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak istiyorsunuz.<\/p>\n

Ad\u0131m 1: Arac\u0131 Projenize Entegre Edin<\/strong><\/p>\n

\u00d6ncelikle, arac\u0131m\u0131z\u0131 projenizin k\u00f6k dizininde ba\u015flatman\u0131z gerekir. Bu, genellikle bir CLI (Komut Sat\u0131r\u0131 Aray\u00fcz\u00fc) komutu ile yap\u0131l\u0131r:<\/p>\n

\nmy-copilot-config init\n<\/pre>\n
<\/code><\/p>\n
Bu komut, projenizin k\u00f6k dizininde .copilot-config<\/code> gibi bir yap\u0131land\u0131rma klas\u00f6r\u00fc olu\u015fturur ve varsay\u0131lan ayarlar\u0131 y\u00fckler.<\/p>\n
Ad\u0131m 2: Proje Analizini Ba\u015flat\u0131n<\/strong><\/p>\n
Arac\u0131n projenizin mevcut kod taban\u0131n\u0131 analiz etmesini sa\u011flamak i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki komutu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131rs\u0131n\u0131z. Bu komut, belirtilen dizindeki t\u00fcm kaynak kod dosyalar\u0131n\u0131 tarayacak ve dil, \u00e7er\u00e7eve ve kod desenlerini \u00e7\u0131karacakt\u0131r:<\/p>\n
\nmy-copilot-config analyze --repo-path .\/src --output-dir .\/.copilot-config\n<\/pre>\n
<\/code><\/p>\n
Bu analiz s\u00fcreci saatler veya dakikalar s\u00fcrebilir, projenizin b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak de\u011fi\u015fir. Ara\u00e7, projenizdeki IDomainEvent<\/code> aray\u00fcz\u00fcn\u00fc ve Apply<\/code> metotlar\u0131n\u0131 uygulayan s\u0131n\u0131flar\u0131 tespit edecek, bu s\u0131n\u0131flar\u0131n genel yap\u0131lar\u0131n\u0131 ve ili\u015fkilerini anlayacakt\u0131r.<\/p>\n
Ad\u0131m 3: Olu\u015fturulan \u00d6nerileri G\u00f6zden Ge\u00e7irin ve \u0130yile\u015ftirin<\/strong><\/p>\n
Analiz tamamland\u0131\u011f\u0131nda, ara\u00e7 .copilot-config<\/code> dizini i\u00e7inde, Copilot i\u00e7in \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f \u00f6neriler i\u00e7eren bir veya birden fazla dosya (\u00f6rne\u011fin, domain_event_patterns.json<\/code>, custom_prompts.yaml<\/code>) olu\u015fturacakt\u0131r. Bu dosyalar, projenizin kodlama tarz\u0131n\u0131 yans\u0131tan \u00f6zel kurallar i\u00e7erir. \u0130\u015fte basit bir JSON \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131 \u00f6rne\u011fi:<\/p>\n
\n{\n  \"project_name\": \"ECommerceDDD\",\n  \"language\": \"C#\",\n  \"custom_patterns\": [\n    {\n      \"name\": \"AggregateRoot_DomainEvent_Pattern\",\n      \"description\": \"Ensures Aggregate Roots correctly apply IDomainEvent.\",\n      \"match\": {\n        \"class_implements\": \"IAggregateRoot\",\n        \"method_signature_contains\": \"void Apply(IDomainEvent @event)\"\n      },\n      \"copilot_hint\": \"When creating an IAggregateRoot, ensure it includes an 'Apply(IDomainEvent event)' method to handle domain events consistently. Example: 'public void Apply(OrderShippedEvent event) { \/* handle event *\/ }'\"\n    }\n  ],\n  \"common_code_snippets\": [\n    {\n      \"name\": \"IDomainEvent_Interface\",\n      \"code\": \"public interface IDomainEvent { Guid EventId { get; } DateTime OccurredOn { get; } }\"\n    }\n  ]\n}\n<\/pre>\n
<\/code><\/p>\n
Bu a\u015famada, isterseniz bu JSON veya YAML tabanl\u0131 yap\u0131land\u0131rma dosyalar\u0131n\u0131 manuel olarak inceleyebilir ve k\u00fc\u00e7\u00fck d\u00fczeltmeler yapabilirsiniz. Belki belirli bir ipucunu daha a\u00e7\u0131klay\u0131c\u0131 hale getirmek istersiniz veya belirli bir desenin \u00f6nceli\u011fini ayarlars\u0131n\u0131z.<\/p>\n
Ad\u0131m 4: Ayarlar\u0131 Da\u011f\u0131t\u0131n ve Kullanmaya Ba\u015flay\u0131n<\/strong><\/p>\n
Yap\u0131land\u0131rma dosyalar\u0131ndan memnun kald\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, bu ayarlar\u0131 geli\u015ftirme ortamlar\u0131n\u0131za veya merkezi bir yap\u0131land\u0131rma hizmetine da\u011f\u0131tabilirsiniz. Arac\u0131m\u0131z genellikle Copilot eklentileriyle do\u011frudan entegrasyon i\u00e7in bir mekanizma sa\u011flar veya bunlar\u0131 Copilot'un okuyabilece\u011fi belirli bir formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. Da\u011f\u0131t\u0131m komutu \u015f\u00f6yle olabilir:<\/p>\n
\nmy-copilot-config deploy --config-dir .\/.copilot-config\n<\/pre>\n
<\/code><\/p>\n
Bu komut \u00e7al\u0131\u015ft\u0131ktan sonra, projenizde yeni bir Aggregate Root s\u0131n\u0131f\u0131 yazmaya ba\u015flad\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, Copilot size otomatik olarak IDomainEvent<\/code> aray\u00fcz\u00fcn\u00fc uygulaman\u0131z\u0131, Apply<\/code> metotlar\u0131n\u0131 eklemenizi ve hatta bu metotlar\u0131n i\u00e7 yap\u0131s\u0131n\u0131 projenizdeki mevcut di\u011fer Aggregate Root'lara g\u00f6re \u015fekillendirmenizi \u00f6nerecektir. Bu, \u00f6zellikle yeni geli\u015ftiricilerin projeye h\u0131zla adapte olmas\u0131n\u0131 sa\u011flarken, t\u00fcm ekibin kod kalitesini ve tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131r.<\/p>\n
\n  Uzman \u0130pucu:<\/strong> Bu s\u00fcreci CI\/CD pipeline'\u0131n\u0131za entegre ederek, kod taban\u0131n\u0131zda \u00f6nemli bir de\u011fi\u015fiklik oldu\u011funda Copilot yap\u0131land\u0131rma<\/span>lar\u0131n\u0131n otomatik olarak g\u00fcncellenmesini sa\u011flayabilirsiniz. Bu, manuel m\u00fcdahaleye gerek kalmadan s\u00fcrekli g\u00fcncel ve ilgili \u00f6neriler alman\u0131z\u0131 garantiler.\n<\/p>\n
Bu Otomatik Yap\u0131land\u0131rma Arac\u0131 Geli\u015ftirici Verimlili\u011fini ve Kod Kalitesini Nas\u0131l D\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcyor?<\/h2>\n
Ak\u0131ll\u0131 Copilot Yap\u0131land\u0131rma Jenerat\u00f6r\u00fc, sadece Copilot ayarlar\u0131<\/span>n\u0131 olu\u015fturma s\u00fcrecini otomatikle\u015ftirmekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda geli\u015ftirme ekosistemine bir dizi derinlemesine fayda sunarak geli\u015ftirici verimlili\u011fini ve kod kalitesini temelden d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. Bu faydalar, tek bir geli\u015ftiriciden b\u00fcy\u00fck kurumsal ekiplere kadar geni\u015f bir yelpazeyi kapsar.<\/p>\n
En belirgin faydas\u0131 tutarl\u0131l\u0131kt\u0131r<\/strong>. Manuel yap\u0131land\u0131rmada ka\u00e7\u0131n\u0131lmaz olan insan hatalar\u0131 ve yorum farkl\u0131l\u0131klar\u0131, otomatik bir ara\u00e7 sayesinde ortadan kalkar. Her geli\u015ftirici, Copilot'tan projenin g\u00fcncel ve onaylanm\u0131\u015f standartlar\u0131na uygun \u00f6neriler al\u0131r. Bu, \u00f6zellikle kod incelemelerinde harcanan zaman\u0131 azalt\u0131r, \u00e7\u00fcnk\u00fc standart d\u0131\u015f\u0131 kod miktar\u0131 azal\u0131r. \u0130kinci olarak, geli\u015ftirme h\u0131z\u0131<\/strong> \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde artar. Geli\u015ftiriciler, rutin ve tekrar eden kod kal\u0131plar\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcnmek veya \u015firket dok\u00fcmanlar\u0131n\u0131 kar\u0131\u015ft\u0131rmak yerine, YZ yard\u0131mc\u0131s\u0131n\u0131n sundu\u011fu do\u011fru ve ba\u011flama \u00f6zel \u00f6nerilere g\u00fcvenebilirler. Bu, daha karma\u015f\u0131k i\u015f mant\u0131\u011f\u0131na odaklanmalar\u0131 i\u00e7in onlara daha fazla zihinsel alan tan\u0131r.<\/p>\n
\u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fcs\u00fc, yeni geli\u015ftiricilerin adaptasyon s\u00fcreci<\/strong> (onboarding) inan\u0131lmaz derecede h\u0131zlan\u0131r. Projeye yeni kat\u0131lan bir geli\u015ftirici, arac\u0131n otomatik olarak olu\u015fturdu\u011fu Copilot yap\u0131land\u0131rma<\/span>lar\u0131 sayesinde, k\u0131sa s\u00fcrede projenin kodlama standartlar\u0131n\u0131 ve mimari desenlerini \"\u00f6\u011frenir\". Bu, onlar\u0131n daha erken \u00fcretken olmalar\u0131n\u0131 sa\u011flar ve deneyimli mentorlar\u0131n \u00fczerindeki y\u00fck\u00fc hafifletir. D\u00f6rd\u00fcnc\u00fcs\u00fc, kod kalitesi ve g\u00fcvenli\u011fi<\/strong> artar. \u00d6zellikle finans veya sa\u011fl\u0131k gibi reg\u00fclasyonlar\u0131n s\u0131k\u0131 oldu\u011fu sekt\u00f6rlerde, belirli g\u00fcvenlik pratiklerinin veya veri i\u015fleme kurallar\u0131n\u0131n her zaman uygulanmas\u0131 kritik \u00f6neme sahiptir. Ara\u00e7, bu kurallar\u0131 Copilot'a \u00f6\u011freterek, geli\u015ftiricilerin istemeden g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131na yol a\u00e7acak kod yazmas\u0131n\u0131 engeller. \u00d6rne\u011fin, bir veritaban\u0131 sorgusu yazarken, otomatik olarak parametreli sorgular\u0131 veya yetkilendirme kontrollerini \u00f6nerebilir.<\/p>\n
Son olarak, bak\u0131m ve g\u00fcncelleme kolayl\u0131\u011f\u0131<\/strong> sunar. Proje b\u00fcy\u00fcd\u00fck\u00e7e veya teknolojik evrim ge\u00e7irdik\u00e7e, Copilot ayarlar\u0131n\u0131n g\u00fcncel tutulmas\u0131 hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Manuel s\u00fcre\u00e7te bu genellikle g\u00f6z ard\u0131 edilirken, otomatik jenerat\u00f6r, kod taban\u0131ndaki de\u011fi\u015fiklikleri d\u00fczenli olarak tarayarak ve yap\u0131land\u0131rmalar\u0131 otomatik olarak g\u00fcncelleyerek bu y\u00fck\u00fc ortadan kald\u0131r\u0131r. Bu s\u00fcrekli adaptasyon yetene\u011fi, YZ yard\u0131mc\u0131s\u0131n\u0131n her zaman en ilgili ve do\u011fru \u00f6nerileri sunmaya devam etmesini sa\u011flar. K\u0131sacas\u0131, bu t\u00fcr bir ara\u00e7, modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme s\u00fcre\u00e7lerinde bir otomasyon ve standardizasyon katman\u0131 ekleyerek, ekiplerin daha h\u0131zl\u0131, daha kaliteli ve daha g\u00fcvenli yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirmesine olanak tan\u0131r.<\/p>\n
\u0130leri Seviye Kullan\u0131m: Arac\u0131n\u0131z\u0131 Daha G\u00fc\u00e7l\u00fc Hale Getirmek \u0130\u00e7in \u0130pu\u00e7lar\u0131<\/h2>\n
Ak\u0131ll\u0131 Copilot Yap\u0131land\u0131rma Jenerat\u00f6r\u00fc, temel otomasyon yeteneklerinin \u00f6tesinde, deneyimli kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in Copilot ayarlar\u0131<\/span>n\u0131 daha da \u00f6zelle\u015ftirme ve geli\u015ftirme imkanlar\u0131 sunar. Arac\u0131n g\u00fcc\u00fcn\u00fc tam olarak kullanmak i\u00e7in, baz\u0131 ileri seviye teknikleri ve entegrasyonlar\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurmak \u00f6nemlidir.<\/p>\n
1. \u00d6zel Kural ve \u015eablon Tan\u0131mlamalar\u0131:<\/strong> Her proje benzersizdir ve arac\u0131n otomatik olarak alg\u0131layamayaca\u011f\u0131 \u00f6zel i\u015f mant\u0131klar\u0131 veya nadir kodlama desenleri olabilir. Bu durumlar i\u00e7in, arac\u0131n yap\u0131land\u0131rma dosyalar\u0131na elle \u00f6zel kurallar veya \u015fablonlar ekleyebilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, \u015firketinizin sadece kendi i\u00e7inde kulland\u0131\u011f\u0131 bir \"SuperLogger\" k\u00fct\u00fcphanesi varsa ve bunun belirli bir \u00e7a\u011fr\u0131 \u015fekli varsa, bu deseni manuel olarak tan\u0131mlayarak Copilot'un ilgili yerlerde \"SuperLogger.Log()\" \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131n\u0131 \u00f6nermesini sa\u011flayabilirsiniz. Bu, JSON veya YAML tabanl\u0131 basit bir yap\u0131land\u0131rma ile yap\u0131labilir:<\/p>\n
\ncustom_rules:\n  - name: \"SuperLogger_Usage\"\n    trigger_keywords: [\"log\", \"error\", \"debug\"]\n    pattern: \"SuperLogger.Log({severity}, {message})\"\n    description: \"Ensures consistent usage of the internal SuperLogger library.\"\n<\/pre>\n
<\/code><\/p>\n
Bu t\u00fcr \u00f6zel tan\u0131mlamalar, Copilot'un projenizin en ni\u015f gereksinimlerine bile uyum sa\u011flamas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n
2. CI\/CD Entegrasyonu:<\/strong> Yap\u0131land\u0131rma Jenerat\u00f6r\u00fcn\u00fc s\u00fcrekli entegrasyon\/s\u00fcrekli teslimat (CI\/CD) i\u015flem hatlar\u0131n\u0131za dahil etmek, Copilot yap\u0131land\u0131rma<\/span>lar\u0131n\u0131z\u0131n her zaman g\u00fcncel kalmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Her kod birle\u015ftirme (merge) veya da\u011f\u0131t\u0131m (deploy) i\u015fleminden \u00f6nce, arac\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rarak yeni kod desenlerini analiz etmesini ve Copilot ayarlar\u0131<\/span>n\u0131 g\u00fcncellemesini sa\u011flayabilirsiniz. Bu, \u00f6zellikle h\u0131zla de\u011fi\u015fen projelerde veya b\u00fcy\u00fck ekiplerde kod tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 korumak i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. GitHub Actions veya GitLab CI gibi ara\u00e7larla kolayca entegre edilebilir.<\/p>\n
\n# .github\/workflows\/update-copilot-config.yml\nname: Update Copilot Config\non:\n  push:\n    branches:\n      - main\njobs:\n  update_config:\n    runs-on: ubuntu-latest\n    steps:\n      - uses: actions\/checkout@v2\n      - name: Run Copilot Config Generator\n        run: my-copilot-config analyze --repo-path .\/src && my-copilot-config deploy\n      - name: Commit and Push if changes\n        run: |\n          git config user.name 'github-actions[bot]'\n          git config user.email 'github-actions[bot]@users.noreply.github.com'\n          git add .copilot-config\/\n          git commit -m \"Automated: Update Copilot configurations\" || echo \"No changes to commit\"\n          git push\n<\/pre>\n
<\/code><\/p>\n
3. Harici API ve Bilgi Taban\u0131 Entegrasyonlar\u0131:<\/strong> E\u011fer \u015firketinizin merkezi bir bilgi taban\u0131, kodlama standartlar\u0131 dok\u00fcmantasyonu veya \u00f6zel bir API s\u00f6zl\u00fc\u011f\u00fc varsa, arac\u0131 bu kaynaklarla entegre ederek Copilot'un \u00f6nerilerini daha da zenginle\u015ftirebilirsiniz. Ara\u00e7, bu harici kaynaklardan veri \u00e7ekerek, Copilot'un kendi \u00f6\u011frenme modellerine ek olarak g\u00fcncel ve onaylanm\u0131\u015f bilgilere eri\u015fmesini sa\u011flayabilir. Bu, YZ yard\u0131mc\u0131s\u0131n\u0131n sadece mevcut koddan de\u011fil, ayn\u0131 zamanda kurumun genel bilgi hazinesinden de \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar.<\/p>\n
\n  Uzman \u0130pucu:<\/strong> Farkl\u0131 proje tipleri veya ekipler i\u00e7in farkl\u0131 Copilot yap\u0131land\u0131rma<\/span> profilleri olu\u015fturun. Arac\u0131n\u0131z\u0131n, projenin diline veya teknoloji y\u0131\u011f\u0131n\u0131na (\u00f6rne\u011fin, React Frontend, Spring Backend) g\u00f6re dinamik olarak farkl\u0131 yap\u0131land\u0131rmalar\u0131 y\u00fcklemesine olanak tan\u0131y\u0131n. Bu, daha esnek ve ilgili \u00f6neriler sunar.\n<\/p>\n
Bu ileri seviye kullan\u0131mlar, Ak\u0131ll\u0131 Copilot Yap\u0131land\u0131rma Jenerat\u00f6r\u00fcn\u00fc pasif bir ara\u00e7tan, geli\u015ftirme s\u00fcrecinizin aktif ve s\u00fcrekli geli\u015fen bir par\u00e7as\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. B\u00f6ylece, yapay zeka geli\u015ftirme<\/span>niz sadece h\u0131z kazanmakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda stratejik bir avantaj haline gelir.<\/p>\n
Sonu\u00e7: Yapay Zeka Destekli Geli\u015ftirmenin Gelece\u011finde Ak\u0131ll\u0131 Yap\u0131land\u0131rman\u0131n Rol\u00fc<\/h2>\n
Geli\u015ftirdi\u011fimiz \"Ak\u0131ll\u0131 Copilot Yap\u0131land\u0131rma Jenerat\u00f6r\u00fc\" ile modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirmenin \u00f6nemli bir a\u011fr\u0131s\u0131na \u00e7\u00f6z\u00fcm bulmay\u0131 hedefledik: Copilot yap\u0131land\u0131rma<\/span>lar\u0131n\u0131 s\u0131f\u0131rdan ve manuel olarak olu\u015fturma angaryas\u0131. Bu ara\u00e7, projenin mevcut kod taban\u0131n\u0131 ak\u0131ll\u0131ca analiz ederek, otomatik ve ba\u011flama duyarl\u0131 Copilot ayarlar\u0131<\/span> \u00fcretme yetene\u011fi sayesinde, geli\u015ftirici verimlili\u011fini, kod kalitesini ve ekip i\u00e7i tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131yor. Projelerin h\u0131zla evrildi\u011fi, karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131n artt\u0131\u011f\u0131 ve geli\u015ftirici kaynaklar\u0131n\u0131n de\u011ferli oldu\u011fu bir d\u00fcnyada, bu t\u00fcr bir otomasyon sadece bir l\u00fcks de\u011fil, bir zorunluluk haline gelmi\u015ftir. Art\u0131k geli\u015ftiriciler, rutin yap\u0131land\u0131rma s\u00fcre\u00e7leriyle bo\u011fu\u015fmak yerine, yarat\u0131c\u0131 problemlere ve inovasyona odaklanabilirler.<\/p>\n
Yapay zeka destekli kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131n\u0131n potansiyeli hen\u00fcz tam olarak ke\u015ffedilmi\u015f de\u011fil. Ancak, bu potansiyeli maksimize etmenin yolu, onlar\u0131 projenin \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131na uygun hale getirmekten ge\u00e7iyor. Ak\u0131ll\u0131 yap\u0131land\u0131rma ara\u00e7lar\u0131, bu \u00f6zelle\u015ftirme s\u00fcrecini demokratikle\u015ftirerek ve otomatikle\u015ftirerek, YZ'nin her geli\u015ftiricinin parmak ucunda, tam anlam\u0131yla \"ak\u0131ll\u0131\" bir asistan olmas\u0131n\u0131 sa\u011fl\u0131yor. Gelecekte, bu t\u00fcr ara\u00e7lar\u0131n, sadece kod tamamlama ayarlar\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda test senaryosu jenerasyonu, dok\u00fcmantasyon olu\u015fturma ve hatta kod refactoring gibi daha geni\u015f alanlarda da YZ'yi y\u00f6nlendirece\u011fi ve bu sayede yapay zeka geli\u015ftirme<\/span> s\u00fcre\u00e7lerini daha da devrimle\u015ftirece\u011fi \u00f6ng\u00f6r\u00fclmektedir. B\u00f6ylece, yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme, daha az angarya ve daha fazla de\u011fer yaratma \u00fczerine odaklanacakt\u0131r.<\/p>\n
S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular (SSS)<\/h3>\n
    \n
  • \n    Arac\u0131n\u0131z hangi AI kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131n\u0131 destekliyor?<\/strong><\/p>\n
    \u015eu anki odak noktam\u0131z GitHub Copilot ve benzeri ba\u011flam tabanl\u0131 kod tamamlama ara\u00e7lar\u0131d\u0131r. Ancak mimarisi esnek oldu\u011fundan, gelecekte farkl\u0131 YZ tabanl\u0131 kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131 i\u00e7in de adaptasyonlar geli\u015ftirmeyi planl\u0131yoruz.<\/p>\n<\/li>\n
  • \n    Mevcut projemle nas\u0131l entegre edebilirim?<\/strong><\/p>\n
    Arac\u0131m\u0131z genellikle projenizin k\u00f6k dizininde bir CLI komutu (my-copilot-config init<\/code>) ile ba\u015flat\u0131l\u0131r. Bu, gerekli yap\u0131land\u0131rma dosyalar\u0131n\u0131 olu\u015fturur. Daha sonra, analyze<\/code> ve deploy<\/code> komutlar\u0131 ile projenizin kod taban\u0131na entegre olursunuz. Detayl\u0131 entegrasyon ad\u0131mlar\u0131 i\u00e7in dok\u00fcmantasyonumuza ba\u015fvurabilirsiniz.<\/p>\n<\/li>\n
  • \n    G\u00fcvenlik endi\u015feleri var m\u0131? Arac\u0131n\u0131z kodumu sunucular\u0131n\u0131za m\u0131 y\u00fckl\u00fcyor?<\/strong><\/p>\n
    Hay\u0131r, arac\u0131m\u0131z yerel olarak \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Kod taban\u0131n\u0131z\u0131 analiz ederken, verilerinizi sunucular\u0131m\u0131za y\u00fcklemez veya harici olarak i\u015flemez. T\u00fcm analiz ve yap\u0131land\u0131rma olu\u015fturma i\u015flemleri yerel makinenizde ger\u00e7ekle\u015fir. Bu, kodunuzun gizlili\u011fini ve g\u00fcvenli\u011fini maksimum d\u00fczeyde tutar.<\/p>\n<\/li>\n
  • \n    \u00dccretsiz mi yoksa \u00fccretli bir \u00e7\u00f6z\u00fcm m\u00fc?<\/strong><\/p>\n
    Mevcut durumda, bu ara\u00e7 a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir proje olarak geli\u015ftirilmektedir ve temel s\u00fcr\u00fcm\u00fc \u00fccretsizdir. \u0130leri seviye \u00f6zellikler veya kurumsal destek gibi durumlar i\u00e7in farkl\u0131 planlar de\u011ferlendirilebilir, ancak temel Copilot yap\u0131land\u0131rma<\/span> otomasyonu herkes i\u00e7in eri\u015filebilir olacakt\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n
  • \n    \u00d6zel kurallar veya \u015fablonlar ekleyebilir miyim?<\/strong><\/p>\n
    Kesinlikle! Arac\u0131m\u0131z, otomatik olarak alg\u0131lanan desenlere ek olarak, \u00f6zel kural ve \u015fablon tan\u0131mlamalar\u0131n\u0131 destekler. Yap\u0131land\u0131rma dosyalar\u0131n\u0131 (.copilot-config<\/code> klas\u00f6r\u00fcndeki JSON\/YAML dosyalar\u0131) manuel olarak d\u00fczenleyerek projenizin benzersiz gereksinimlerine g\u00f6re Copilot'u daha da ince ayar yapabilirsiniz. Bu, arac\u0131n esnekli\u011fini ve adapte edilebilirli\u011fini art\u0131r\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme d\u00fcnyas\u0131nda yapay zeka destekli kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131, ekiplerin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline geldi. \u00d6zellikle GitHub Copilot…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-32793","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\nCopilot Ayarlar\u0131n\u0131 Ba\u015ftan Yazmaya Son: Ak\u0131ll\u0131 Yap\u0131land\u0131rma Arac\u0131<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme d\u00fcnyas\u0131nda yapay zeka destekli kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131, ekiplerin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline geldi. \u00d6zellikle GitHub Copilot gibi ara\u00e7lar, rutin kod yazma g\u00f6revlerini otomatikle\u015ftirerek geli\u015ftiricilere zaman kazand\u0131r\u0131yor. Ancak her projenin kendine \u00f6zg\u00fc gereksinimleri, kod standartlar\u0131 ve mimarileri varken, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc yard\u0131mc\u0131lar\u0131 s\u0131f\u0131rdan her seferinde projenin diline ve ihtiya\u00e7lar\u0131na uygun \u015fekilde yap\u0131land\u0131rmak, ne yaz\u0131k ki ciddi bir angarya olabiliyor. \u0130\u015fte tam da bu noktada, geli\u015ftiricilerin bu tekrar eden ve zaman al\u0131c\u0131 Copilot yap\u0131land\u0131rma s\u00fcrecinden kurtulmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacak, ak\u0131ll\u0131 bir ara\u00e7 geli\u015ftirme fikri do\u011fdu: \u00d6zel Copilot ayarlar\u0131n\u0131 ba\u015ftan yazmaya son veren, otomatik bir jenerat\u00f6r.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Copilot Ayarlar\u0131n\u0131 Ba\u015ftan Yazmaya Son: Ak\u0131ll\u0131 Yap\u0131land\u0131rma Arac\u0131\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme d\u00fcnyas\u0131nda yapay zeka destekli kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131, ekiplerin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline geldi. \u00d6zellikle GitHub Copilot gibi ara\u00e7lar, rutin kod yazma g\u00f6revlerini otomatikle\u015ftirerek geli\u015ftiricilere zaman kazand\u0131r\u0131yor. Ancak her projenin kendine \u00f6zg\u00fc gereksinimleri, kod standartlar\u0131 ve mimarileri varken, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc yard\u0131mc\u0131lar\u0131 s\u0131f\u0131rdan her seferinde projenin diline ve ihtiya\u00e7lar\u0131na uygun \u015fekilde yap\u0131land\u0131rmak, ne yaz\u0131k ki ciddi bir angarya olabiliyor. \u0130\u015fte tam da bu noktada, geli\u015ftiricilerin bu tekrar eden ve zaman al\u0131c\u0131 Copilot yap\u0131land\u0131rma s\u00fcrecinden kurtulmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacak, ak\u0131ll\u0131 bir ara\u00e7 geli\u015ftirme fikri do\u011fdu: \u00d6zel Copilot ayarlar\u0131n\u0131 ba\u015ftan yazmaya son veren, otomatik bir jenerat\u00f6r.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-10-25T23:01:11+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"21 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Copilot Ayarlar\u0131n\u0131 Ba\u015ftan Yazmaya Son: Ak\u0131ll\u0131 Yap\u0131land\u0131rma Arac\u0131\",\"datePublished\":\"2025-10-25T23:01:11+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/\"},\"wordCount\":3922,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/\",\"name\":\"Copilot Ayarlar\u0131n\u0131 Ba\u015ftan Yazmaya Son: Ak\u0131ll\u0131 Yap\u0131land\u0131rma Arac\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-10-25T23:01:11+00:00\",\"description\":\"Modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme d\u00fcnyas\u0131nda yapay zeka destekli kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131, ekiplerin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline geldi. \u00d6zellikle GitHub Copilot gibi ara\u00e7lar, rutin kod yazma g\u00f6revlerini otomatikle\u015ftirerek geli\u015ftiricilere zaman kazand\u0131r\u0131yor. Ancak her projenin kendine \u00f6zg\u00fc gereksinimleri, kod standartlar\u0131 ve mimarileri varken, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc yard\u0131mc\u0131lar\u0131 s\u0131f\u0131rdan her seferinde projenin diline ve ihtiya\u00e7lar\u0131na uygun \u015fekilde yap\u0131land\u0131rmak, ne yaz\u0131k ki ciddi bir angarya olabiliyor. \u0130\u015fte tam da bu noktada, geli\u015ftiricilerin bu tekrar eden ve zaman al\u0131c\u0131 Copilot yap\u0131land\u0131rma s\u00fcrecinden kurtulmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacak, ak\u0131ll\u0131 bir ara\u00e7 geli\u015ftirme fikri do\u011fdu: \u00d6zel Copilot ayarlar\u0131n\u0131 ba\u015ftan yazmaya son veren, otomatik bir jenerat\u00f6r.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Copilot Ayarlar\u0131n\u0131 Ba\u015ftan Yazmaya Son: Ak\u0131ll\u0131 Yap\u0131land\u0131rma Arac\u0131\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Copilot Ayarlar\u0131n\u0131 Ba\u015ftan Yazmaya Son: Ak\u0131ll\u0131 Yap\u0131land\u0131rma Arac\u0131","description":"Modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme d\u00fcnyas\u0131nda yapay zeka destekli kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131, ekiplerin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline geldi. \u00d6zellikle GitHub Copilot gibi ara\u00e7lar, rutin kod yazma g\u00f6revlerini otomatikle\u015ftirerek geli\u015ftiricilere zaman kazand\u0131r\u0131yor. Ancak her projenin kendine \u00f6zg\u00fc gereksinimleri, kod standartlar\u0131 ve mimarileri varken, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc yard\u0131mc\u0131lar\u0131 s\u0131f\u0131rdan her seferinde projenin diline ve ihtiya\u00e7lar\u0131na uygun \u015fekilde yap\u0131land\u0131rmak, ne yaz\u0131k ki ciddi bir angarya olabiliyor. \u0130\u015fte tam da bu noktada, geli\u015ftiricilerin bu tekrar eden ve zaman al\u0131c\u0131 Copilot yap\u0131land\u0131rma s\u00fcrecinden kurtulmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacak, ak\u0131ll\u0131 bir ara\u00e7 geli\u015ftirme fikri do\u011fdu: \u00d6zel Copilot ayarlar\u0131n\u0131 ba\u015ftan yazmaya son veren, otomatik bir jenerat\u00f6r.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Copilot Ayarlar\u0131n\u0131 Ba\u015ftan Yazmaya Son: Ak\u0131ll\u0131 Yap\u0131land\u0131rma Arac\u0131","og_description":"Modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme d\u00fcnyas\u0131nda yapay zeka destekli kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131, ekiplerin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline geldi. \u00d6zellikle GitHub Copilot gibi ara\u00e7lar, rutin kod yazma g\u00f6revlerini otomatikle\u015ftirerek geli\u015ftiricilere zaman kazand\u0131r\u0131yor. Ancak her projenin kendine \u00f6zg\u00fc gereksinimleri, kod standartlar\u0131 ve mimarileri varken, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc yard\u0131mc\u0131lar\u0131 s\u0131f\u0131rdan her seferinde projenin diline ve ihtiya\u00e7lar\u0131na uygun \u015fekilde yap\u0131land\u0131rmak, ne yaz\u0131k ki ciddi bir angarya olabiliyor. \u0130\u015fte tam da bu noktada, geli\u015ftiricilerin bu tekrar eden ve zaman al\u0131c\u0131 Copilot yap\u0131land\u0131rma s\u00fcrecinden kurtulmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacak, ak\u0131ll\u0131 bir ara\u00e7 geli\u015ftirme fikri do\u011fdu: \u00d6zel Copilot ayarlar\u0131n\u0131 ba\u015ftan yazmaya son veren, otomatik bir jenerat\u00f6r.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-10-25T23:01:11+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"21 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Copilot Ayarlar\u0131n\u0131 Ba\u015ftan Yazmaya Son: Ak\u0131ll\u0131 Yap\u0131land\u0131rma Arac\u0131","datePublished":"2025-10-25T23:01:11+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/"},"wordCount":3922,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/","name":"Copilot Ayarlar\u0131n\u0131 Ba\u015ftan Yazmaya Son: Ak\u0131ll\u0131 Yap\u0131land\u0131rma Arac\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-10-25T23:01:11+00:00","description":"Modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme d\u00fcnyas\u0131nda yapay zeka destekli kodlama yard\u0131mc\u0131lar\u0131, ekiplerin vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline geldi. \u00d6zellikle GitHub Copilot gibi ara\u00e7lar, rutin kod yazma g\u00f6revlerini otomatikle\u015ftirerek geli\u015ftiricilere zaman kazand\u0131r\u0131yor. Ancak her projenin kendine \u00f6zg\u00fc gereksinimleri, kod standartlar\u0131 ve mimarileri varken, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc yard\u0131mc\u0131lar\u0131 s\u0131f\u0131rdan her seferinde projenin diline ve ihtiya\u00e7lar\u0131na uygun \u015fekilde yap\u0131land\u0131rmak, ne yaz\u0131k ki ciddi bir angarya olabiliyor. \u0130\u015fte tam da bu noktada, geli\u015ftiricilerin bu tekrar eden ve zaman al\u0131c\u0131 Copilot yap\u0131land\u0131rma s\u00fcrecinden kurtulmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacak, ak\u0131ll\u0131 bir ara\u00e7 geli\u015ftirme fikri do\u011fdu: \u00d6zel Copilot ayarlar\u0131n\u0131 ba\u015ftan yazmaya son veren, otomatik bir jenerat\u00f6r.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/copilot-ayarlarini-bastan-yazmaya-son-akilli-yapilandirma-araci\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Copilot Ayarlar\u0131n\u0131 Ba\u015ftan Yazmaya Son: Ak\u0131ll\u0131 Yap\u0131land\u0131rma Arac\u0131"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32793","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=32793"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32793\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=32793"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=32793"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=32793"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}