İçeriğe atla
Şimdi yükleniyor
AKAşkın KILIÇ
  • 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
  • ChatGPT ile Araştırma: Search ve Deep Research Rehberi
Bulut Altyapı Güvenlik & Kimlik Yapay Zeka araştırma verimliliği, Azure, bulut güvenliği, ChatGPT, Deep Research, kaynak doğrulama, Search modu Aşkın KILIÇ 13/04/2026 3 Yorumlar

ChatGPT ile Araştırma: Search ve Deep Research Rehberi

ChatGPT ile Araştırma: Search ve Deep Research Rehberi
⏱️ 9 dk okuma📅 13 Nisan 2026🔄 Güncelleme: 15 Temmuz 2026

Geçen ay bir finans kuruluşu için bulut güvenlik raporu hazırlıyordum. Normalde 3-4 saat süren kaynak tarama işini ChatGPT’nın deep research özelliğiyle 25 dakikaya indirdim. İlk tepkim mi? “Bu kadar da olmaz, kesin bir şeyleri atlamıştır.” Ama hayır — kaynakları tek tek kontrol ettim, gayet sağlamdı. Hani bazen bir araç kullanıyorsun da “bunu neden daha önce keşfetmedim?” diyorsun ya, aynen öyle bir andı. Aynen.

📋 İçindekiler

  1. Aslında, Benim geliştirdiğim basit bir doğrulama rutini var:

    • Kaynak linkini aç — gerçekten var mı, 404 mü kontrol et
    • Tarih kontrolü — kaynak ne zaman yazılmış? 6 aydan eski mi?
    • Yazar güvenilirliği — resmî dokümantasyon mu, rastgele bir blog mu? (bu kritik)
    • Çapraz kontrol — aynı bilgiyi en az 1 farklı kaynaktan doğrula
    • Versiyon kontrolü — hangi ürün versiyonuna ait bilgi bu?

    Bu 5 adım kulağa zahmetli gelebilir ama pratikte 5-10 dakika sürüyor (en azından benim deneyimim böyle). Ve o 5-10 dakika sizi yanlış bilgi yayma riskinden koruyor. Hele bir de teknik blog yazıyorsanız veya müşteriye sunum hazırlıyorsanız, bu adımları kesinlikle atlamayın.

    Pratik Kullanım Senaryoları

    Senaryo 1: Startup İçin Hızlı Pazar Araştırması

    Diyelim ki 5 kişilik bir startup’sınız ve Türkiye’deki SaaS pazarının büyüklüğünü araştırmak istiyorsunuz. Bütçeniz Gartner raporu almaya yetmiyor — ki zaten binlerce dolar, mantıklı da değil. Burada ChatGPT search gayet iş görüyor. Birkaç farklı açıdan sorun: “Türkiye SaaS pazar büyüklüğü 2024-2025”, “Türkiye’de bulut harcamaları trend analizi”, “Türk SaaS şirketleri yatırım turları 2025″… Sonra çıktıları birleştirin. Mükemmel mi? Hayır. Ama bedava ve hızlı — bu ikisi aynı anda nadiren bir araya geliyor.

    Senaryo 2: Enterprise Güvenlik Raporu

    Kurumsal bir müşteri için “Zero Trust mimarisinin 2025’teki en iyi uygulamaları” konusunda geniş bir rapor hazırlamanız gerekiyor. İşte burada deep research devreye giriyor. AZ-500 sertifikasına hazırlanırken zaten bu konuyu derinlemesine çalışmıştım ama güncel kaynakları derlemek ayrı bir iş. Daha açık söyleyeyim, deep research ile NIST, Microsoft, CIS gibi otoritelerin son yayınlarını sentezletip kendi deneyimlerimle birleştiriyorum. Oluyor da.

    Ha bu arada,

    💡 Bilgi: Deep research modunda ChatGPT, arka planda onlarca web sayfasını tarayarak bir araştırma planı oluşturuyor. Bu süreç 2-5 dakika sürebilir — sabırlı olun. Sonuç genellikle beklemeye değiyor. Ama Plus aboneliğinde günlük kullanım limiti olduğunu da unutmayın. Son kontrol ettiğimde ayda belirli sayıda deep research hakkınız vardı, sınırsız değil.

    Yapılandırılmış Çıktı Alma Teknikleri

    Bakın, i̇lginç olan şu ki, Deep research’ün hoşuma giden taraflarından biri çıktı formatını belirleyebilmeniz. Düz metin yerine “tablo formatında ver”, “executive summary + detaylı analiz şeklinde yapılandır” veya “avantaj-dezavantaj matrisi olarak sun” diyebiliyorsunuz. Kullanışlı.

    Bir arkadaşım — kendi danışmanlık firmasını kuran eski bir iş arkadaşım — bana dedi ki: “Ben her deep research sorgusunun sonuna ‘çıktıyı PowerPoint’e uygun bullet point formatında ver’ ekliyorum, direkt sunuma atıyorum.” Açıkçası ilk duyduğumda “bu kadar da tembel olunmaz” dedim ama deneyince… e, mantıklı aslında. Zaman tasarrufu gerçek, inkâr etmiyorum.

    Ama dikkat edin — format ne olursa olsun içeriğin doğruluğunu sız kontrol etmelisiniz. Güzel formatlanmış yanlış bilgi, düz metin yanlış bilgiden daha tehlikelidir çünkü daha inandırıcı görünür. Bu konuda Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne? yazımda da benzer kaygılara değinmiştim.

    Sınırlamalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

    Hmm, nereden başlasam. Aslında en büyük sorun hallucination — yanı ChatGPT’nın olmayan bilgiyi varmış gibi sunması. Search ve deep research modlarında bu risk normal sohbet moduna göre düşük çünkü gerçek kaynaklara bakıyor. Ama sıfır değil. Vallahi sıfır değil.

    Bir de şu var: deep research İngilizce kaynaklarda çok daha iyi çalışıyor. Türkçe kaynak taraması yapmasını istediğimde sonuçlar baya zayıf kalıyor. 2025 Şubat’ında Türkçe bir regülasyon konusunu araştırmak istedim — KVKK ile GDPR karşılaştırması — Türkçe kaynakları neredeyse hiç bulamadı, İngilizce’ye kaydı. Bu, Türkiye’ye özel konularda araştırma yapanlar için önemli bir kısıtlama. Atlamayın bunu.

    Çok konuştum, örnekle göstereyim.

    Bir de şunu ekleyeyim — deep research her konuda aynı kalitede sonuç vermiyor. Teknoloji, bilim, finans gibi alanlarda gayet iyi. Ama niş endüstriyel konularda, mesela Türkiye’deki belirli bir sektörün spesifik regülasyonları gibi şeylerde yetersiz kalabiliyor. Kağıt üstünde süper, pratikte her yerde aynı performansı beklemeyin. Tahmin eder mısınız? Beklemeyin.

    Ha, bir de şunu da söylemeden geçemeyeceğim — Microsoft Foundry Mart 2026: Sahadan İlk İzlenimler yazımda Microsoft’un kendi AI araçlarından bahsetmiştim. ChatGPT tek seçenek değil. Microsoft Copilot, Perplexity, Google Gemini gibi alternatifler de araştırma için gayet kullanılabilir. Tek bir araca bağımlı olmayın derim.

    Bir dakika — bununla bitmedi.

    Benim Günlük İş Akışım

    Son olarak kendi rutinimden bahsedeyim. Sabah işe başladığımda genelde 15-20 dakika ChatGPT search ile Azure ve cloud dünyasındaki son gelişmeleri tarıyorum (en azından benim deneyimim böyle). Yeni bir özellik duyurusu varsa deep research ile detaylı analiz yaptırıyorum. Sonra o analizin üzerine kendi notlarımı ekliyorum — “bu müşteri X için uygun olabilir”, “bu henüz preview, bekleyelim” gibi. Böyle oturuyor iş akışı.

    Haftalık raporlarımda da benzer süreç. Logosoft’taki ekip arkadaşlarıma “şu konuyu deep research’e sor ama sonuçları büyük ihtimalle doğrula” diye sürekli hatırlatıyorum. Çünkü en tehlikeli durum AI çıktısını doğrulamadan kullanmak. Neden önemli bu? Bu alışkanlığı edinmek zor — gerçekten zor — ama bir kere oturduktan sonra müthiş bir verimlilik artışı sağlıyor.

    Neyse, uzatmayalım. Bu araçlar işe yarıyor ama sihirli değil. İnsan kontrolü, eleştirel düşünce ve domain bilgisi hâlâ vazgeçilmez. ChatGPT’nın search ve deep research özellikleri birer araç — ne eksik ne fazla. Onları doğru kullanmak size kalmış.

    Sıkça Sorulan Sorular

    ChatGPT search ile deep research arasındaki fark nedir?

    Search modu tek seferde hızlı bir internet araması yapıp özet sunar. Deep research işe onlarca — en azından ben öyle düşünüyorum — kaynağı tarar, çapraz kontrol yapar ve yapılandırılmış bir rapor oluşturur. Search hızlı cevaplar için, deep research kapsamlı analizler için daha uygun.

    Deep research ücretsiz mi kullanılabiliyor?

    2025 itibarıyla deep research ChatGPT Plus, Team ve Enterprise aboneliklerinde mevcut. Ücretsiz planda bu özellik sınırlı veya kullanılamayabiliyor. Ayrıca Plus aboneliğinde bile günlük/aylık kullanım limitleri var, sınırsız değil.

    ChatGPT search Google’ın yerini alır mı?

    Kısa vadede hayır. ChatGPT search belirli senaryolarda (sentez, özet, çapraz kaynak analizi) Google’dan daha pratik. Genel arama, görsel arama, harita gibi konularda Google hâlâ çok önde. İkisini birlikte kullanmak en verimli yöntem.

    Deep research çıktılarına ne kadar güvenebilirim?

    Genel doğruluk oranı yüksek ama körü körüne güvenmeyin. En çok da fiyatlandırma bilgileri, tarihler ve niş konularda mutlaka kaynak doğrulaması yapın. Çıktıyı bir başlangıç noktası olarak kullanıp kendi araştırmanızla zenginleştirin.

    Türkçe araştırma yapmak için uygun mu?

    İngilizce kaynaklarda çok daha güçlü performans gösteriyor. Türkçe kaynak taramasında sonuçlar sınırlı kalabiliyor. Türkiye’ye özel konularda hem Türkçe hem İngilizce prompt deneyin ve sonuçları karşılaştırın.

    Kaynaklar ve İleri Okuma

    OpenAI Academy: Search and Deep Research

    Kendi deneyimimden konuşuyorum, OpenAI Blog: Introducing Deep Research

    OpenAI Help Center: ChatGPT Search

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

    Azure’da Kesintisiz Çalışma: Güvenilirlik ve Kurtarma
    Azure’da Kesintisiz Çalışma: Güvenilirlik ve Kurtarma9 Mar 2026
    Uno Platform'un .NET, MCP ve AI ile Uygulama Üretimi
    Uno Platform'un .NET, MCP ve AI ile Uygulama Üretimi28 Ağu 2026
    GitHub Models Kapandı: Alternatifler ve Geçiş Yolu
    GitHub Models Kapandı: Alternatifler ve Geçiş Yolu31 Tem 2026
    GitHub Copilot’ta Gemini 3 Pro Tarihe Karıştı: Ne Anlama Geliyor, Neler Değişiyor?
    GitHub Copilot’ta Gemini 3 Pro Tarihe Karıştı: Ne Anlama Geliyor, Neler Değişiyor?27 Mar 2026

    Bu içerik işinize yaradı mı?

    Benzer içerikleri kaçırmamak için YouTube ve GitHub hesaplarımı takip edin.

    YouTube GitHub

    Haftalık Bülten

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

Etiket araştırma verimliliği Azure bulut güvenliği ChatGPT Deep Research kaynak doğrulama Search modu
Önceki yazı

Copilot Cloud Agent Doğrulama Araçları %20 Hızlandı

Sonraki yazı

.NET Agent Skills: Üç Yöntem, Tek Sağlayıcı

İlginizi Çekebilir

Gemini 3.8 Flash GitHub Copilot'ta Kullanıma Sunuldu
Aşkın KILIÇ 0

Gemini 3.8 Flash GitHub Copilot’ta Kullanıma Sunuldu

03/09/2026
Microsoft SQL’de Hibrit Arama: Metin ve Vektörün Gücü
Aşkın KILIÇ 0

Microsoft SQL’de Hibrit Arama: Metin ve Vektörün Gücü

03/09/2026
GitHub Copilot AI Kodlamada Maliyeti Nasıl Düşürüyor
Aşkın KILIÇ 0

GitHub Copilot AI Kodlamada Maliyeti Nasıl Düşürüyor

03/09/2026

3 comments

comments user
Zeynep A. 13/04/2026 11:36

Deep Research özelliğini birkaç kez akademik kaynak taramada denedim, gerçekten zaman kazandırıyor ama fiyatlandırma konusundaki uyarı çok yerinde. Bir keresinde tamamen farklı rakamlar çıkmıştı karşıma. Doğrulama adımını hiç atlamayın derim.

comments user
Yasemin İ. 13/04/2026 12:23

Deep Research’ü birkaç kez akademik literatür taramak için kullandım, gerçekten zaman kazandırıyor ama kaynakları tek tek kontrol etmek zorunluluk haline geliyor çünkü bazen var olmayan makaleler üretiyor. Fiyatlandırma konusundaki uyarıyı da özellikle not aldım, iş kararlarında bu tür hataların maliyeti olabilir.

comments user
Ahmet Y. 13/04/2026 14:45

Deep Research özelliğini birkaç haftadır aktif kullanıyorum, özellikle rakip analizi yaparken gerçekten zaman kazandırıyor. Ama fiyatlandırma konusundaki uyarı çok önemli, bir keresinde çıktıdaki fiyat bilgisi tamamen eskimiş çıktı. Bu arada agent konusuna merak salanlar için şu yazı da güzel bir kaynak: https://www.askinkilic.com.tr/net-agent-skills-uc-yontem-tek-saglayici/

Yorumlar kapalı.

Yazı Ara

Takip Edin

  • Takipçi
  • Takipçi
  • Takipçi
  • Abone
  • Takipçi
  • Gemini 3.8 Flash GitHub Copilot'ta Kullanıma Sunuldu
    03/09/2026 Gemini 3.8 Flash GitHub Copilot’ta Kullanıma Sunuldu
  • Kubernetes v1.37 HPA ile İş Yüklerini Sıfıra İndiriyor
    03/09/2026 Kubernetes v1.37 HPA ile İş Yüklerini Sıfıra İndiriyor
  • Microsoft SQL’de Hibrit Arama: Metin ve Vektörün Gücü
    03/09/2026 Microsoft SQL’de Hibrit Arama: Metin ve Vektörün Gücü
  • GitHub Copilot AI Kodlamada Maliyeti Nasıl Düşürüyor
    03/09/2026 GitHub Copilot AI Kodlamada Maliyeti Nasıl Düşürüyor
  • Ajanik Yapay Zekâ Terimleri: Loop, Harness ve Squad
    03/09/2026 Ajanik Yapay Zekâ Terimleri: Loop, Harness ve Squad
  • Copilot Cloud Agent Metriği: Kullanımı Ölçmek Kolaylaştı
    11/04/2026 Copilot Cloud Agent Metriği: Kullanımı Ölçmek Kolaylaştı
  • MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
    08/04/2026 MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
  • GitHub Code Scanning’de Toplu Düzeltme: PR’lar Hızlandı
    07/04/2026 GitHub Code Scanning’de Toplu Düzeltme: PR’lar Hızlandı
  • GitHub Copilot Cloud Agent İçin Runner Kontrolü: Kurumsal Düzen
    03/04/2026 GitHub Copilot Cloud Agent İçin Runner Kontrolü: Kurumsal Düzen
  • Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
    06/04/2026 Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
  • GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durdu?
    11/04/2026 GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durduruldu?
  • 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

Gemini 3.8 Flash GitHub Copilot'ta Kullanıma Sunuldu
Microsoft Azure Yapay Zeka

Gemini 3.8 Flash GitHub Copilot’ta Kullanıma Sunuldu

03/09/2026 Aşkın KILIÇ
Microsoft SQL’de Hibrit Arama: Metin ve Vektörün Gücü
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Veri & Analitik

Microsoft SQL’de Hibrit Arama: Metin ve Vektörün Gücü

03/09/2026 Aşkın KILIÇ
GitHub Copilot AI Kodlamada Maliyeti Nasıl Düşürüyor
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Yapay Zeka

GitHub Copilot AI Kodlamada Maliyeti Nasıl Düşürüyor

03/09/2026 Aşkın KILIÇ
Ajanik Yapay Zekâ Terimleri: Loop, Harness ve Squad
Kurumsal Teknoloji Yapay Zeka

Ajanik Yapay Zekâ Terimleri: Loop, Harness ve Squad

03/09/2026 Aşkın KILIÇ
Visual Studio'da Çözüm Bazlı Renk Teması Nasıl Ayarlanır
Geliştirici Araçları Microsoft Azure

Visual Studio’da Çözüm Bazlı Renk Teması Nasıl Ayarlanır

02/09/2026 Aşkın KILIÇ
SPFx Dev Skills: Ajanların Bildiği ve Kaçırdığı Detaylar
DevOps Geliştirici Araçları Yapay Zeka

SPFx Dev Skills: Ajanların Bildiği ve Kaçırdığı Detaylar

02/09/2026 Aşkın KILIÇ
Microsoft Entra ID için Bicep Şablonları Genel Kullanıma
DevOps Güvenlik & Kimlik Microsoft Azure

Microsoft Entra ID için Bicep Şablonları Genel Kullanıma

02/09/2026 Aşkın KILIÇ
Kubernetes v1.37: etcd RangeStream ile Bellek Dostu Liste
Bulut Altyapı Konteyner & Kubernetes

Kubernetes v1.37: etcd RangeStream ile Bellek Dostu Liste

02/09/2026 Aşkın KILIÇ
Visual Studio'da GitHub Pull Request İnceleme Rehberi
DevOps Geliştirici Araçları Yapay Zeka

Visual Studio’da GitHub Pull Request İnceleme Rehberi

01/09/2026 Aşkın KILIÇ
Python in Visual Studio Code – November 2025 Release
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları

Python in Visual Studio Code – November 2025 Release

01/09/2026 Aşkın KILIÇ
Azure SRE Agent'ı Connector Namespace ile Güçlendirmek
Bulut Altyapı Microsoft Azure Yapay Zeka

Azure SRE Agent’ı Connector Namespace ile Güçlendirmek

01/09/2026 Aşkın KILIÇ
Enterprise Live Migrations is now in public preview
Bulut Altyapı DevOps

Enterprise Live Migrations is now in public preview

01/09/2026 Aşkın 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

AI ajanları ASP.NET Core Azure azure app service Azure Cosmos DB Azure Developer CLI Azure DevOps azure sdk Azure SQL bulut bilişim C++ CI/CD CodeQL code review copilot Copilot CLI DevOps geliştirici verimliliği GitHub GitHub Actions GitHub Copilot güvenlik Kimlik Doğrulama Kubernetes Kurumsal geliştirme kurumsal güvenlik kurumsal yapay zeka maliyet optimizasyonu MCP Microsoft Agent Framework Microsoft Azure Microsoft Foundry otomasyon performans Pull Request RAG SEO uyumlu verimlilik veri yönetimi Visual Studio Visual Studio 2026 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

Çerez tercihleri Zorunlu çerezler sitenin çalışması için kullanılır. Analitik çerezler yalnız açık izninizden sonra Google Analytics ve Microsoft Clarity için etkinleştirilir. KVKK ve Çerez Politikası
✉

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 432 yazı 🏗️ Bulut Altyapı 345 yazı 🤖 Yapay Zeka 289 yazı 🔧 DevOps 242 yazı ☁️ Microsoft Azure 231 yazı 🔒 Güvenlik & Kimlik 199 yazı 🏢 Kurumsal Teknoloji 83 yazı 📊 Veri & Analitik 62 yazı 🐳 Konteyner & Kubernetes 53 yazı 📧 Microsoft 365 22 yazı 📁 Azure 1 yazı
Ara
Popüler
Yapay Zeka Azure Kubernetes DevOps Copilot Docker
Paylaş
WhatsApp
İçindekiler
    ← Copilot Cloud Agent Doğrulama ...
    .NET Agent Skills: Üç Yöntem, ... →
    📩

    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.
    GitHub RSS