Copilot Impact Dashboard’da Özellik Kullanım Kırılımı

GitHub, Copilot impact dashboard’a 28 günlük özellik kullanım kırılımı ekledi. Enterprise ve organization rapor API’lerine de taşınan veriyle yöneticiler, hangi Copilot özelliklerinin tekrar eden kullanım gördüğünü ölçebiliyor.

GitHub, Copilot impact dashboard’a hangi Copilot özelliklerinin günlük akışın parçası olduğunu gösteren bir kırılım ekledi. Kurumsal yöneticiler 28 günlük dönemde her özelliği düzenli kullanan aktif kullanıcı sayısını görebiliyor, aynı veri enterprise ve organization rapor API’lerine de taşındı. Benimsemenin zayıf kaldığı alanlarda eğitim ya da yapılandırma kararı böylece tahminle değil ölçümle verilebiliyor.

Panoda ne değişti

Copilot impact dashboard, 28 günlük dönem içinde ilgili özellikle en az iki gün etkileşime giren aktif kullanıcı sayısını gösteriyor. Ölçüt tek seferlik denemeyi değil tekrar eden kullanımı yakalamak üzere seçilmiş; bir özellik listede yüksek görünüyorsa geliştiriciler ona bir kez uğrayıp bırakmamış demektir.

Panoda görünen toplamlar raporlama tarafında da aynen karşılık buluyor. Yöneticiler ekrandaki tabloyu kendi raporlama araçlarına aktarırken ayrı bir hesap mantığı kurmak zorunda kalmıyor.

API tarafındaki yeni alanlar

Enterprise ve organization 28 günlük toplu (aggregate) raporlarına üç başlıkta ekleme yapıldı:

  • copilot_feature_engagement: Panonun aktif kullanıcı toplamını ve özellik bazlı etkileşim sayılarını 28 günlük toplu raporlara taşır.
  • totals_by_feature: Etkileşimi özelliklere göre ayırır. Kırılımdaki başlıklar şunlar: code completion, agent edit, passive Copilot code review, active Copilot code review, Copilot cloud agent, Copilot CLI ve Copilot app.
  • users_in_phase_28d: AI adoption phase (yapay zeka benimseme aşaması) raporlamasında, ilgili gün itibarıyla her aşamaya sınıflanan tam 28 günlük yuvarlanan (rolling) popülasyonu bildirir.

Mevcut total_engaged_users alanının davranışı aynı kaldı, yalnızca o gün aktif olan ve ilgili aşamada bulunan kullanıcıları saymaya devam ediyor. Yeni alan onun yerine geçmiyor, yanına ikinci bir bakış açısı koyuyor.

Aktif ve pasif code review ayrımı

Kırılımdaki iki code review başlığı birbirine benziyor ama farklı davranışları temsil ediyor:

  • Active Copilot code review: Kullanıcının bir Copilot incelemesini elle talep etmesi ya da Copilot’un bir inceleme önerisini uygulaması.
  • Passive Copilot code review: Copilot’un kullanıcının pull request’ini incelemek üzere otomatik atanması; kullanıcının incelemeyle aktif biçimde etkileşime girmemesi.

Ayrım, “Copilot code review kullanılıyor” ifadesinin arkasındaki davranışı görmek açısından işe yarıyor. Pasif sayılar yüksek, aktif sayılar düşükse otomatik atama çalışıyor ama geliştiriciler çıkan sonuçları kullanmıyor demektir.

Sayıların yorumlanmasında dikkat edilmesi gerekenler

Yeni verinin sınırları kaynakta açıkça belirtilmiş:

  • Özellik etkileşimi yalnızca enterprise ve organization 28 günlük toplu raporlarında yer alıyor; kullanıcı bazlı (user-level) raporlara eklenmedi.
  • Bir kullanıcı birden fazla özelliğin altında sayılabilir. Dolayısıyla özellik toplamlarının aritmetik toplamı, aktif kullanıcı sayısına eşit olmak zorunda değil.
  • users_in_phase_28d ve total_engaged_users toplu sayımlardır; bireysel kullanıcıları tanımlamaz.
  • users_in_phase_28d, aşama popülasyonu ölçülmediğinde rapordan çıkarılır. 0 değeri ise “ölçüldü ve hiç kullanıcı yoktu” anlamına gelir. Bu iki durumu karıştırmamak gerekiyor.
  • copilot_feature_engagement nesnesi, hesaplama kullanılabilir olmadığında raporda bulunmayabilir ya da null dönebilir. Rapor tüketen kodun bu durumu ele alması gerekir.

Kimler erişebilir

Veriyi enterprise owner ve billing manager rolleri, organization owner’lar ve View Copilot Metrics iznini veren özel bir organization veya enterprise rolüne sahip herkes görebiliyor. Bir de Copilot usage metrics politikasının etkin olması gerekiyor, politika kapalıysa bu raporlar üretilmiyor.

Pratikte ne işe yarıyor

Kurumsal tarafta Copilot ölçümü uzun süre “kaç lisans var, kaç kişi aktif” sorusuna sıkışmıştı. Özellik kırılımıyla birlikte hangi deneyimin geniş biçimde benimsendiği, hangisinin daha fazla etkinleştirme çabası gerektirdiği ayrı ayrı okunabiliyor. Örneğin code completion’ın yaygın, Copilot CLI’ın sınırlı kullanıldığı bir tabloda, eğitim ve yapılandırma yatırımını nereye yönlendireceğiniz belirginleşir.

Benimseme aşaması raporlamasındaki iyileştirme de benzer bir eksiği gideriyor. Önceden yalnızca belirli bir günde aktif olan kullanıcıların aşama dağılımı görülebiliyordu, artık o gün itibarıyla tam 28 günlük yuvarlanan popülasyonun aşama dağılımı da raporda. Günlük aktiflik dalgalanmalarının yarattığı gürültü bu geniş pencerede daha okunabilir hale geliyor.

Alan adlarının ve davranışlarının tam tanımı, örnek yanıt yapılarıyla birlikte Copilot usage metrics API dokümantasyonunda.

Kaynaklar ve İleri Okuma

Bu yazı yapay zeka (büyük dil modelleri) ile hazırlanmış, insan editör tarafından incelenmiştir. İçerik üretim sürecimiz.
Aşkın KILIÇ

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

Bu içerik işinize yaradı mı?

Benzer içerikleri kaçırmamak için YouTube ve GitHub hesaplarımı takip edin.

Haftalık Bülten

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

3 Yorum

  1. 28 günlük kırılım güzel olmuş, bizim ekipte de kimin Copilot’u gerçekten kullanıp kimin lisansı boşa harcadığını görmek zordu, API tarafına gelmesi işimizi kolaylaştırır. Bu arada şu yazınız da işime yaradı: DSC v3.3.0: Yeni Windows Kaynakları ve –what-if Desteği — https://www.askinkilic.com.tr/dsc-v330

  2. Ekipte Copilot lisansı alıp neredeyse hiç kullanmayan bir iki kişi var, bu kırılımla artık kim neyi kullanıyor net görebileceğiz gibi duruyor. API tarafına da gelmesi raporlama için büyük kolaylık olmuş. Bu arada şu yazınız da işime yaradı: DSC v3.3.0: Yeni Windows Kaynakları ve –what-if Desteği — https://www.askin

  3. 28 günlük özellik kullanım kırılımının Enterprise ve organization rapor API’lerine eklenmesi, Copilot benimsenmesini yalnızca toplam kullanım üzerinden değil, hangi özelliklerin düzenli değer ürettiği üzerinden değerlendirmeyi kolaylaştırıyor. Özellikle tekrar eden kullanım verileri, eğitim ve lisans yatırımlarını yönlendirmek için oldukça faydalı görünüyor.

    Yorumunuz denetim bekliyor.
    • Merhaba Ximena, güzel bir noktaya değinmişsiniz. 28 günlük kırılım sayesinde “kaç kişi kullanıyor” sorusundan “hangi özellikler düzenli değer üretiyor” sorusuna geçebiliyoruz. Özellikle tekrar eden kullanım verisini lisans yenileme ve eğitim planlaması tarafında KPI olarak kullanmak bence en pratik kazanımlardan biri. Katkınız için teşekkürler!

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

✉

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
Kategoriler
Ara
Paylaş
WhatsApp
İçindekiler
← Ubuntu 26.04 Runner GA: ubuntu...
DSC v3.3.0: Yeni Windows Kayna... →
📩

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 yazılarını GitHub ve RSS üzerinden takip edin.