İçeriğe atla
Şimdi yükleniyor
  • Anasayfa
  • Azure & Bulut
    • Microsoft Azure
    • Bulut Altyapı
    • Microsoft 365
  • Yazılım
    • DevOps
    • Geliştirici Araçları
    • Konteyner & K8s
  • AI & Veri
    • Yapay Zeka
    • Veri & Analitik
  • Güvenlik
    • Güvenlik & Kimlik
    • Kurumsal Teknoloji
  • Hakkımda
    • İletişim
×
  • Azure
  • Bulut Altyapı
  • DevOps
  • Geliştirici Araçları
  • Güvenlik & Kimlik
  • Konteyner & Kubernetes
  • Kurumsal Teknoloji
  • Microsoft 365
  • Microsoft Azure
  • Veri & Analitik
  • Yapay Zeka
  • Başlangıç
  • Yapay Zeka
  • GitHub Copilot’ta .NET İşini Doğru Yerden Tutmak
Geliştirici Araçları Yapay Zeka AI asistan, ASP.NET Core, C# geliştirme, GitHub Copilot, kod refaktörü, unit test, verimlilik A.KILIÇ 29/05/2026 3 Yorumlar

GitHub Copilot’ta .NET İşini Doğru Yerden Tutmak

GitHub Copilot’ta .NET İşini Doğru Yerden Tutmak
Ana Sayfa › Geliştirici Araçları › GitHub Copilot’ta .NET İşini Doğru Yerden Tutmak
📑 İçindekiler
  1. Önce görev, sonra araç
  2. Inline completion: Küçük işler, gerçek kazanç
  3. Nerede iyi çalışıyor?
  4. Nerede zayıf kalıyor?
  5. Chat neden asıl farkı yaratıyor?
  6. Test üretirken neden işe yarıyor?
  7. Ajan tarzı akışlar: Kontrollü güç
  8. Küçük ekip mi büyük kurum mu?
  9. Türkiye’de benimsenme nasıl farklılaşıyor?
  10. Maliyet gözüyle bakınca ne değişiyor?
  11. Dengeyi kaçırmadan kullanmak için pratik rehber
⏱️ 8 dk okuma📅 29 Mayıs 2026🔄 Güncelleme: 23 Haziran 2026👁️ görüntülenme

İşin garibi, GitHub Copilot’la ilgili en büyük yanılgı şu: Her özelliği tek tek ezberlersen daha hızlı olacağını sanıyorsun. Açık konuşayım, pratikte iş öyle yürümüyor. Benim 20+ yıllık sistemcilik ve bulut tarafı tecrübemde de, AZ-305 ve AZ-104 hazırlıklarında da, bir aracı gerçekten verimli yapan şey önce “hangi mod var?” sorusu değil, “elimdeki işi hangi parçaya bölerim?” sorusu öldü.

.NET tarafında bu yaklaşım daha da netleşiyor. Çünkü bir gün eski bir ASP.NET Core servisini anlamaya çalışıyorsun, ertesi gün unit test yazıyorsun, sonra bir controller içindeki karmaşayı toparlaman gerekiyor… İşin aslı şu ki, Copilot’un gücü tam burada çıkıyor. Inline tamamlama günlük işleri hızlandırıyor; chat düşünmeyi kolaylaştırıyor; ajan tarzı akışlar işe belli sınırlar içinde işi senin yerine koşturuyor. Hepsi güzel. Ama hepsini aynı kefeye koyarsan biraz çorba oluyor.

Bir dakika — bununla bitmedi.

Geçen yıl Eylül ayında, İstanbul’da bir finans müşterisinde benzer bir durum yaşadık. Ekip Visual Studio’da sadece kod tamamlatmaya abanmıştı, ama asıl darboğaz kod yazmak değildi; mevcut servisin davranışını çözmekti. Chat’i devreye alınca tablo değişti. Bir anda “bu sınıf ne yapıyor?” sorusuna cevap geldi ve ekip ilk refaktörü çok daha güvenli yaptı. Bence bu doğru yönde atılmış bir adım,. Hâlâ eksik olan şey şu: İnsanların Copilot’u sadece hız aracı sanmaktan vazgeçmesi lazım.

Önce görev, sonra araç

Lafı gevelemeden söyleyeyim: Copilot kullanırken en iyi sonuç genelde “hangi özelliği deneyeyim?” diye sormakla gelmiyor. “Bu işin hangi kısmını devredebilirim?” diye sormak daha iyi çalışıyor (bizzat test ettim). Bu bakış açısı küçük ekiplerde de işe yarıyor, enterprise yapılarda da. Küçük ekipseniz tek başınıza hem analiz hem yazım hem test yapıyorsunuz; büyük kurumsal yapılardaysa roller ayrılıyor. Bağlam kaybı artıyor.

İşte tam da bu noktada devreye giriyor.

Bunu yaşayan biri olarak söyleyeyim, Mesela startup tarafında çalışan biri için inline completion bayağı iş görüyor; çünkü hızlı teslimat baskısı var ve her dakika değerli. Ama kurumsalda çoğu zaman sorun hız değil, güven. O yüzden chat ile açıklama almak, plan çıkarmak ve kontrollü ilerlemek daha mantıklı oluyor. Hani bazen kodu değil de niyeti anlaman gerekir ya… işte Copilot burada fena değil.

İnanın, Ben bunu ilk kez 2019’da kendi lab ortamımda denediğimde fark etmiştim. Bir Azure App Service üstünde çalışan.NET API vardı; ufak görünüyordu ama içeride dependency zinciri uzundu. Sadece otomatik tamamlama ile ilerleyince gereksiz kod ürettim ve geri dönüp temizlemek zorunda kaldım. Sonra chat ile önce servis davranışını analiz ettirdim; fark geceyle gündüz gibiydi.

İşte tam da bu noktada devreye giriyor.

💡 Bilgi: En verimli kullanım sırası çoğu zaman şudur: önce anla, sonra planla, en son yaz.

Inline completion: Küçük işler, gerçek kazanç

Inline completion’ı küçümsememek lazım. Evet, gösterişli değil. Ama günün sonunda DTO dolduruyorsan, LINQ ifadesi kuruyorsan ya da Minimal API endpoint iskeleti çıkarıyorsan bayağı zaman kazandırıyor. Mesela tekrar eden C# işleri için işini görüyor (bizzat test ettim)

Şunu net söyleyeyim: Inline öneriler mucize değil. Bazen fazla özgüvenli davranıp yanlış pattern önerebiliyorlar… hatta can sıkıcı derecede emin konuşuyorlar! O yüzden benim tavsiyem şu: kısa parçalar için kullanın, uzun. Kritik mantığı körlemesine kabul etmeyin.

Nerede iyi çalışıyor?

Şunu fark ettim: Testlerin happy-path kısmı, basit mapping işlemleri, küçük validation blokları ve örnek controller action’ları için oldukça rahat kullanılıyor. Hele bir de de Visual Studio içinde çalışırken bağlamın elinin altında olması avantaj sağlıyor.

Araya gireyim: Geçen Mart ayında Ankara’daki bir e-ticaret projesinde bunu gördüm. Takım yeni fiyatlama kuralları ekliyordu ve neredeyse her PR’da aynı tür boilerplate dönüyordu. Inline completion sayesinde bazı tekrarlar ciddi azaldı. Biz yine de kritik kural setlerini elle gözden geçirdik çünkü maliyet hesabı yapan yerlerde hata affetmiyor. Daha fazla bilgi için SharePoint Framework 1.23 ve Ötesi: Asıl Mesaj Ne? yazımıza bakabilirsiniz. Python AI Uygulamalarında Azure App Service: Hız Kazandıran Sessiz Değişim yazımızda bu konuya da değinmiştik.

Nerede zayıf kalıyor?

Karmaşık business logic varsa inline öneri seni yanlış yola sokabiliyor. Hele ki domain dili oturmamış projelerde… orada “tamamla” butonu bazen fazla cesur davranıyor diyebilirim.

Ayrıca performans veya güvenlik hassasiyeti olan bölümlerde otomatik öneriyi doğrudan almak bana göre riskli. Bu konuda %100 emin değilim. Sanırım en iyi kullanım şekli şu: öneriyi al, sonra kendi kafandaki tasarımla karşılaştır.

Chat neden asıl farkı yaratıyor?

Bence Copilot’un gerçek değeri chat tarafında başlıyor. Çünkü burada mesele satır satır kod üretmek değil; açıklama almak, karşılaştırma yapmak ve karar vermek oluyor. Legacy ASP.NET Core servislerinde özellikle çok faydalı buluyorum bunu.

Bir kere Eskişehir’deki bir üretim firmasında beş bağımlılığı olan uzun bir service class gördük. Kod kötüydü demeyeyim de… biraz yorucuydu işte! Chat’e “bu servis ne yapıyor?” dedik; dependency’leri ayırdı, business logic ile altyapı concern’lerini ayırdı ve bize güvenli ilk refaktör adımını gösterdi.

Copilot’a doğrudan “kodu yeniden yaz” demek yerine önce “bunu bana anlat” demek çoğu zaman daha doğru çıkıyor.

Test üretirken neden işe yarıyor?

.NET dünyasında test konusu hep biraz acılıdır… herkes önemini bilir ama kimse boş vakitte oturup edge case kovalamak istemez. Tam burada chat çok yardımcı oluyor.

Küçük bir detay: 2024 Kasım ayında İzmir’de bir SaaS ekibiyle çalışırken pricing method üzerinde bunu kullandık: discount boundary’leri, null input durumu. Cap edilen toplam senaryosu için testler oluşturduk. İlk testi biz yazdık; geri kalan kenar durumlarını chat destekledi. Daha fazla bilgi için Claude Opus 4.8 GitHub Copilot’a Geldi: Peki Gerçekte Ne Değişiyor? yazımıza bakabilirsiniz.

Kullanım Alanı Daha Uygun Surfaces Neden?
Sade C# doldurma işleri Inline completion Hızlı öneri verir
Kodun ne yaptığını anlama Chat Açıklama ve yorum sağlar
Sınırlı kapsamlı görevler Ajan/CLI akışı Birkaç adımı sırayla koşturabilir

Ajan tarzı akışlar: Kontrollü güç

Ajan dediğimiz şey kulağa havalı geliyor ama sihir değil. Daha çok belirlenmiş sınırlar içinde işi sıraya koyan bir yardımcı gibi düşünün (mutfakta tarif okuyan usta çırak misali)..NET tarafında bu yaklaşım özellikle scoped execution gereken işlerde anlam kazanıyor.

E tabi burada dikkat edilmesi gereken nokta şu: Ajan sana rahatlık verir ama kontrol hissini bayağı bırakmamalısın.
Ben açıkçası büyük enterprise yapılarda bu modeli çok severken küçük ekiplerde bazen fazla ağır buluyorum; çünkü setup maliyeti ile kazanılan zaman arasında ince bir çizgi var.

// Örnek düşünce akışı
1) Kodu incele
2) Test stratejisini çıkar
3) Riskli alanları listele
4) Küçük refaktörü uygula
5) Sonucu doğrula

Bunu ilk denediğimde — yanlış hatırlamıyorsam Şubat 2025’te — Visual Studio Code tarafında dotnet-test skill ile ilerledik ve güzel sonuç aldık ama ilk turda test ortamının eksik bağımlılıkları yüzünden hata aldık: xUnit paket sürümü ile proje dosyası uyuşmuyordu. Çözüm basitti aslında; sürümü hizaladık ve tekrar koşturduk… Daha fazla bilgi için TypeScript 7.0 Beta: Hız Değil, Asıl Mesaj Daha Büyük yazımıza bakabilirsiniz. Daha fazla bilgi için DSC v3.2.0 ile Konfigürasyon Kontrolü Daha Olgun Hale Geliyor yazımıza bakabilirsiniz.

Küçük ekip mi büyük kurum mu?

Küçük ekipteyseniz mümkün olduğunca sade kalın derim. Bir developer + bir reviewer + Copilot üçlüsü yeterli olabilir. Büyük kurumdaysanız governance şarttır; yoksa ajanların ürettiği rahatlık sonradan teknik borca dönüşür. Ben Finansbank benzeri sıkı kontrol isteyen ortamlarda bunu net gördüm. Aynı araç iki farklı yerde bambaşka sonuç veriyor. Neyse uzatmayayım:

  • Küçük ekip: hızlı prototip + sık manuel kontrol
  • Büyük kurum: policy + logging + review zorunlu olsun
  • Sensitif veri varsa prompt içine düz veri koymayın

Türkiye’de benimsenme nasıl farklılaşıyor?

Bunu Türkiye’deki şirketler açısından değerlendirirsek tablo biraz karışık.

Kurumsal müşterilerimde gördüğüm kadarıyla bizde insanlar yeni AI araçlarını hemen merak ediyor ama prod’a sokarken frene basıyor.

Haklılar da.

Çünkü regülasyon baskısı yüksek olan sektörlerde yalnızca hız yetmiyor; izlenebilirlik istiyorsunuz.

Mesela bankacılık ve telekom tarafında Copilot’u kişisel üretkenlik aracı olarak başlatıp sonra kontrollü şekilde yaymak daha sağlıklı oluyor.

Bir arkadaşımın Bursa’daki orta ölçekli firmasına baktığımda işe tersini gördüm:

küçük takım oldukları için karar alma hızı yüksekmiş ve Copilot’u birkaç hafta içinde günlük rutine katmışlar.

Ama orada da başka sorun çıktı…

Prompt disiplini yoksa herkes farklı dil konuşuyor gibi oluyor.”

Maliyet gözüyle bakınca ne değişiyor?

Copilot lisansı TL bazında düşünülünce bazı yöneticilere pahalı görünebilir.

Ama ben masanın diğer tarafını da görüyorum:

bir developer’ın günde yarım saat kazanması bile ay sonunda ciddi fark yaratabiliyor.

Yine de bütçe dar işe büyük çoğunluk ekibe aynı anda açmak yerine pilot grupla başlamayı tercih ederim.

Önce senior geliştiricilerden oluşan küçük grupta deneyin;

sonra ölçün;

sonra genişletin.”

💡 Bilgi: Eğer bütçe kısıtlıysa önce test odaklı iki kişilik pilot yapın; en hızlı ROI genelde oradan geliyor.

Dengeyi kaçırmadan kullanmak için pratik rehber

Laf arasında söyleyeyim, her şeyi Copilot’a bırakmak beni hiç ikna etmiyor.

İyi kullanım modeli insanın kendi muhakemesini merkeze koyuyor.

Ben olsam şöyle başlarım:

önce mevcut projedeki stili öğrenirim,

sonra chat ile açıklama isterim,

en son inline veya ajan desteğiyle işi tamamlarım.

  1. Meseleyi tanımla: Ne yapacağın belli olsun. — bunu es geçmeyin
  2. Kodu oku: Önce mevcut davranışı anla.
  3. Küçük parça seç: Tek seferde devasa refaktör yapma.
  4. Cevabı doğrula: Test olmadan kabul etme.

Ankara’da geçen ay yaptığımız bir modernizasyon çalışmasında bu yöntem baya işe yaradı.Controller içindeki orchestration mantığını servise taşıdık,HTTP kontratına dokunmadık,ve regresyon riskini düşük tuttuk.Aynısını körlemesine otomatik yeniden yazdırmaya kalksak muhtemelen iki kat zaman giderdi.

Aşkın KILIÇ
Aşkın KILIÇYazar

20+ yıl deneyimli Azure Solutions Architect. Microsoft sertifikalı bulut mimari ve DevOps danışmanı. Azure, yapay zekâ ve bulut teknolojileri üzerine Türkçe teknik içerikler üretiyor.

AZ-305AZ-104AZ-500AZ-400DP-203AI-102

İlgili Yazılar

CodeAct ile AI Agent'ları Hızlandırmak: %50 Daha Az Gecikme
CodeAct ile AI Agent'ları Hızlandırmak: %50 Daha Az Gecikme27 Nis 2026
GitHub Copilot Modernize 101: Kodun Yorgunluğunu Kırmanın Yeni Yolu
GitHub Copilot Modernize 101: Kodun Yorgunluğunu Kırmanın Yeni Yolu7 May 2026
Agent Framework Orchestration 1.0: Çoklu Ajan Koordinasyonu Yetişkin
Agent Framework Orchestration 1.0: Çoklu Ajan Koordinasyonu Yetişkin8 Tem 2026
OpenAI Neden Bir Medya Şirketi Satın Aldı: TBPN
OpenAI Neden Bir Medya Şirketi Satın Aldı: TBPN5 Nis 2026

Bu içerik işinize yaradı mı?

Benzer içerikleri kaçırmamak için beni sosyal medyada takip edin.

X / Twitter LinkedIn YouTube GitHub

Haftalık Bülten

Her pazar özenle seçilmiş teknoloji yazıları doğrudan e-postanıza gelsin.

Etiket AI asistan ASP.NET Core C# geliştirme GitHub Copilot kod refaktörü unit test verimlilik

3 comments

comments user
Kaan T. 29/05/2026 18:27

Tam olarak bu bakış açısı eksikti bende. Copilot’u açıp “şunu yaz” demek yerine önce işi küçük parçalara bölmek gerçekten fark yaratıyor, bunu refaktör süreçlerinde deneyimledim. Inline ile chat’i doğru senaryoda kullanmak meselesini biraz daha açar mısınız?

Yanıtla
comments user
Pınar H. 30/05/2026 01:08

Tam olarak bu bakış açısı eksikti bende. Copilot’u öğrenmesi gereken bir araç gibi ele alıp özellik avına çıkıyordum, oysa asıl mesele problemi nasıl parçaladığın varmış. Refaktör senaryolarında inline ile chat arasındaki seçimi de merak ediyorum açıkçası, buna dair somut örnekler var mı yazıda?

Yanıtla
comments user
Özge D. 30/05/2026 02:57

Tam katılıyorum, Copilot’u “sihirli bir kutu” gibi kullanmaya çalışınca hayal kırıklığı kaçınılmaz oluyor. İşi küçük parçalara bölüp ona vermek gerçekten fark yaratıyor. Refaktör senaryolarında chat kısmını ben de çok daha verimli buluyorum inline’a kıyasla.

Yanıtla

Yorum gönder Yanıtı iptal et

A.KILIÇ

Microsoft Azure Çözüm Uzmanı | Bulut Bilişim, Yapay Zekâ, DevOps ve Kurumsal Güvenlik alanlarında 15+ yıl deneyim. Azure, Kubernetes, AI/ML ve modern altyapı mimarileri üzerine yazılar yazıyorum.

view all posts
Önceki yazı

SharePoint Framework 1.23 ve Ötesi: Asıl Mesaj Ne?

Sonraki yazı

GitHub Code Quality API: Repo Bazlı Açma-Kapama Dönemi

İlginizi Çekebilir

Teams için Ajan Geliştirme: Sohbeti Sonuca Çeviren Mimari
A.KILIÇ 0

Teams için Ajan Geliştirme: Sohbeti Sonuca Çeviren Mimari

14/07/2026
Pure Virtual C++ 2026: AI-Native C++ Geliştirici Akışı Geliyor
A.KILIÇ 0

Pure Virtual C++ 2026: AI-Native C++ Geliştirici Akışı Geliyor

14/07/2026
Microsoft Foundry Ajanlar Çağı: GPT-5.6 ve Production Ajan
A.KILIÇ 0

Microsoft Foundry Ajanlar Çağı: GPT-5.6 ve Production Ajan

13/07/2026

Yazı Ara

Takip Edin

  • Takipçi
  • Takipçi
  • Takipçi
  • Abone
  • Takipçi
  • Teams için Ajan Geliştirme: Sohbeti Sonuca Çeviren Mimari
    14/07/2026 Teams için Ajan Geliştirme: Sohbeti Sonuca Çeviren Mimari
  • GitHub Code Quality Faturası: Lisans Tahmini Preview'da
    14/07/2026 GitHub Code Quality Faturası: Lisans Tahmini Preview’da
  • Azure Resiliency Evrimi: Şehir Gibi Düşünen Bulut Mimarisi
    14/07/2026 Azure Resiliency Evrimi: Şehir Gibi Düşünen Bulut Mimarisi
  • Pure Virtual C++ 2026: AI-Native C++ Geliştirici Akışı Geliyor
    14/07/2026 Pure Virtual C++ 2026: AI-Native C++ Geliştirici Akışı Geliyor
  • Microsoft Foundry Ajanlar Çağı: GPT-5.6 ve Production Ajan
    13/07/2026 Microsoft Foundry Ajanlar Çağı: GPT-5.6 ve Production Ajan
  • DevOps Güncellemeleri
    09/03/2026 Azure DevOps Server Şubat Güncellemesi: Güvenlik
  • Artımlı Anlık Görüntü: Anında Geri Yükleme
    09/03/2026 Artımlı Anlık Görüntü: Anında Geri Yükleme
  • Veri Merkezi Güvenilirliği
    09/03/2026 Azure’da Kesintisiz Çalışma: Güvenilirlik ve Kurtarma
  • 2026-03-10_15-35-23
    10/03/2026 Microsoft 365 E7: Yapay Zeka ve Güvenlik Bir Arada
  • ChatGPT ile Araştırma: Search ve Deep Research Rehberi
    13/04/2026 ChatGPT ile Araştırma: Search ve Deep Research Rehberi
  • GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durdu?
    11/04/2026 GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durdu?
  • vcpkg'de Paralel Kurulum ve Güvenlik Yaması: Neler Değişti?
    06/04/2026 vcpkg’de Paralel Kurulum ve Güvenlik Yaması: Neler Değişti?
  • MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
    08/04/2026 MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
  • Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
    06/04/2026 Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
  • Microsoft Foundry Mart 2026: Sahadan İlk İzlenimler
    10/04/2026 Microsoft Foundry Mart 2026: Sahadan İlk İzlenimler

SİZİN İÇİN DERLEDİK

Teams için Ajan Geliştirme: Sohbeti Sonuca Çeviren Mimari
Geliştirici Araçları Kurumsal Teknoloji Microsoft Azure

Teams için Ajan Geliştirme: Sohbeti Sonuca Çeviren Mimari

14/07/2026 A.KILIÇ
GitHub Code Quality Faturası: Lisans Tahmini Preview'da
Bulut Altyapı Güvenlik & Kimlik Kurumsal Teknoloji

GitHub Code Quality Faturası: Lisans Tahmini Preview’da

14/07/2026 A.KILIÇ
Azure Resiliency Evrimi: Şehir Gibi Düşünen Bulut Mimarisi
Bulut Altyapı Güvenlik & Kimlik Microsoft Azure

Azure Resiliency Evrimi: Şehir Gibi Düşünen Bulut Mimarisi

14/07/2026 A.KILIÇ
Pure Virtual C++ 2026: AI-Native C++ Geliştirici Akışı Geliyor
Geliştirici Araçları Yapay Zeka

Pure Virtual C++ 2026: AI-Native C++ Geliştirici Akışı Geliyor

14/07/2026 A.KILIÇ
Microsoft Foundry Ajanlar Çağı: GPT-5.6 ve Production Ajan
Bulut Altyapı Güvenlik & Kimlik Microsoft Azure Yapay Zeka

Microsoft Foundry Ajanlar Çağı: GPT-5.6 ve Production Ajan

13/07/2026 A.KILIÇ
Copilot Code Review: Daha İyi Araç Neden Kötü Sonuç Verdi?
Geliştirici Araçları Yapay Zeka

Copilot Code Review: Daha İyi Araç Neden Kötü Sonuç Verdi?

13/07/2026 A.KILIÇ
Azure Brain: Bulutun Sağlığını İzleyen AI Beyni Nedir?
Bulut Altyapı DevOps Microsoft Azure Yapay Zeka

Azure Brain: Bulutun Sağlığını İzleyen AI Beyni Nedir?

13/07/2026 A.KILIÇ
LangChain4j Video Serisi: Java'da AI Ajanlarına Giden Yol
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Yapay Zeka

LangChain4j Video Serisi: Java’da AI Ajanlarına Giden Yol

13/07/2026 A.KILIÇ
Azure Managed HSM'de Harici Anahtar Yönetimi: Public Preview
Bulut Altyapı Güvenlik & Kimlik Microsoft Azure

Azure Managed HSM’de Harici Anahtar Yönetimi: Public Preview

12/07/2026 A.KILIÇ
SharePoint Copilot Apps Public Preview: Niyetten Aksiyona
Geliştirici Araçları Kurumsal Teknoloji Microsoft Azure

SharePoint Copilot Apps Public Preview: Niyetten Aksiyona

12/07/2026 A.KILIÇ
Pure Virtual C++ 2026: Hızlı Build, Hızlı Çalışan Kod Zamanı
Geliştirici Araçları Yapay Zeka

Pure Virtual C++ 2026: Hızlı Build, Hızlı Çalışan Kod Zamanı

12/07/2026 A.KILIÇ
Azure Pipelines Task Extension'ı esbuild ile Küçültmek
Bulut Altyapı DevOps

Azure Pipelines Task Extension’ı esbuild ile Küçültmek

12/07/2026 A.KILIÇ

Hakkımda

Aşkın KILIÇ

Microsoft Azure Çözüm Uzmanı. Bulut bilişim, yapay zekâ, DevOps ve kurumsal güvenlik üzerine yazılar yazıyorum.

Devamını Oku →

Kategoriler

  • Azure
  • Bulut Altyapı
  • DevOps
  • Geliştirici Araçları
  • Güvenlik & Kimlik
  • Konteyner & Kubernetes
  • Kurumsal Teknoloji
  • Microsoft 365
  • Microsoft Azure
  • Veri & Analitik
  • Yapay Zeka

Popüler Etiketler

.NET 11 AI ajanları Azure Azure Cosmos DB Azure Developer CLI Azure DevOps Azure Functions Azure OpenAI azure sdk Azure SQL açık kaynak bulut bilişim CI/CD copilot Copilot CLI DevOps DevSecOps geliştirici verimliliği GitHub GitHub Actions GitHub Copilot güvenlik Kimlik Doğrulama Kubernetes Kurumsal geliştirme kurumsal güvenlik kurumsal yapay zeka maliyet optimizasyonu Microsoft Agent Framework Microsoft Azure Microsoft Foundry OpenAI otomasyon performans Pull Request Python RAG SEO uyumlu verimlilik veri yönetimi Visual Studio VS Code yapay zeka yapay zeka ajanları Yazılım geliştirme
  • Gizlilik Politikası
  • Çerez Politikası
  • Kullanım Koşulları
  • Hakkımda
  • İletişim

© 2026 Aşkın KILIÇ | Tüm hakları saklıdır. | Powered By SpiceThemes

🍪 Bu sitede içerik deneyiminizi iyileştirmek için çerezler kullanılmaktadır. Siteyi kullanmaya devam ederek KVKK ve Çerez Politikamızı kabul etmiş sayılırsınız.
✉

Haftalık Bülten

Azure, DevOps ve Yapay Zeka dünyasındaki en güncel içerikleri her hafta doğrudan e-postanıza alın.

Spam yok. İstediğiniz zaman iptal edebilirsiniz.
📱
Uygulamayı Yükle Ana ekrana ekle, çevrimdışı oku
Ana Sayfa
Kategoriler
💻 Geliştirici Araçları 280 yazı 🏗️ Bulut Altyapı 242 yazı 🤖 Yapay Zeka 201 yazı 🔧 DevOps 165 yazı ☁️ Microsoft Azure 155 yazı 🔒 Güvenlik & Kimlik 144 yazı 🏢 Kurumsal Teknoloji 57 yazı 📊 Veri & Analitik 54 yazı 🐳 Konteyner & Kubernetes 43 yazı 📧 Microsoft 365 19 yazı 📁 Azure 1 yazı
Ara
Popüler
Yapay Zeka Azure Kubernetes DevOps Copilot Docker
Paylaş
WhatsApp Telegram X LinkedIn
İçindekiler
    ← SharePoint Framework 1.23 ve Ö...
    GitHub Code Quality API: Repo ... →
    📩

    Gitmeden önce!

    Her pazar özenle seçilmiş teknoloji yazıları ve AI haberleri doğrudan e-postanıza gelsin. Ücretsiz, spam yok.

    🔒 Bilgileriniz güvende. İstediğiniz zaman ayrılabilirsiniz.

    📬 Haftalık bülten: Teknoloji + AI haberleri
    Beni Takip Et Yeni Azure / AI / DevOps yazıları LinkedIn ve X'te ilk burada.
    LinkedIn X / Twitter GitHub RSS