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
  • GitHub Copilot app: Ajanlarla Çalışmanın Yeni Düzeni
DevOps Geliştirici Araçları Yapay Zeka AI ajanları, ajan tabanlı geliştirme, geliştirici verimliliği, GitHub Copilot app, iş akışı yönetimi, Kod İnceleme, Pull Request Aşkın KILIÇ 04/06/2026 2 Yorumlar

GitHub Copilot app: Ajanlarla Çalışmanın Yeni Düzeni

GitHub Copilot app: Ajanlarla Çalışmanın Yeni Düzeni
📑 İçindekiler
  1. Ajanların Hızlandığı Yerde Neden Yeni Bir Masaüstü Katmanı Gerekli?
  2. My Work görünümü neden önemli?
  3. İzole Çalışma Alanları: worktree Mantığı Neyi Değiştiriyor?
  4. Kurumsal Tarafta Asıl Soru: Hız mı Kontrol mü?
  5. Maliyet tarafını hafife almayın
  6. Düzgün başlangıç için pratik adımlar
  7. Sahada Ne Öğrendim? İki Küçük Hikâye…
  8. Nerede Güzel, Nerede Ham?
  9. Sıkça Sorulan Sorular
  10. GitHub Copilot app tam olarak ne?
  11. Kime daha uygun?
  12. Tamamen otomatik mi çalışıyor?
  13. Peki ya maliyet?
  14. Kaynaklar ve İleri Okuma
⏱️ 6 dk okuma📅 4 Haziran 2026🔄 Güncelleme: 16 Temmuz 2026

Geçen ay, İstanbul’da bir müşteride tam da şunu konuştuk: “AI ajanları hız kazandırıyor ama işler biraz dağınık hâle geldi mi?” Cevap netti: evet. Bir ekip aynı anda üç farklı akış yürütüyor, biri hata kök nedenini araştırıyor, biri backlog’daki işi tamamlıyor, diğeri de pull request yorumlarını toparlıyor… ama hepsi ayrı pencerelerde, ayrı notlarda, ayrı kafalarda (ki bu çoğu kişinin gözünden kaçıyor). İşin aslı şu ki, bu tablo bana 2024’ün başında Avanade tarafında görüştüğüm bir kurumsal dönüşüm projesini hatırlattı; hız artmıştı. Görünürlük azalmıştı.

GitHub’ın yeni Copilot app yaklaşımı tam burada anlam kazanıyor. Masaüstünde bir kontrol merkezî gibi çalışması bence boş bir pazarlama cümlesi değil; gerçekten ihtiyaçtan doğmuş bir fikir. Yine de açık konuşayım, kağıt üstünde çok iyi görünen bu tip araçlar pratikte ilk günden sihir yapmıyor. Mesela büyük ekiplerde süreç disiplininiz zayıfsa, uygulama tek başına kurtarmıyor. Hatta biraz hayal kırıklığı bile yaratabiliyor.

İlgili içerik: GitHub Copilot App: My Work ile İşlerini Yönetmek

İlgili içerik: GitHub Copilot Haftalık Güncellemeler: 3 Ağustos

İlgili içerik: GitHub Copilot App'te Stacked Sessions ve Stacked PR'lar

İlgili içerik: GitHub Copilot app now available in the usage metrics API

İlgili içerik: GitHub Copilot’un Nisan Güncellemeleri: VS Code’da Sessiz Devrim

Evet, doğru duydunuz.

Şunu fark ettim: Benim gözümde bu duyurunun en önemli tarafı şu: GitHub artık sadece kod barındırılan yer değil, ajanların da “yaşadığı” bir çalışma alanına dönüşüyor (buna dikkat edin). AZ-305 ve AZ-104 hazırlanırken yıllardır öğrendiğim şeylerden biri hep aynıydı; platform ne kadar güçlü olursa olsun, asıl mesele önü iş akışına doğru yerleştirmek (en azından benim deneyimim böyle). Burada da mesele o.

Ajanların Hızlandığı Yerde Neden Yeni Bir Masaüstü Katmanı Gerekli?

Agentic development güzel bir kavram ama küçük bir detayı var: kontrol edilmezse çorba oluyor. Bir ajan issue çözerken diğerinin aynı dosyaya dokunması, review feedback’in takip edilememesi ya da test sonucu ile üretilen kod arasında bağ kopması… bunlar sahada sık gördüğümüz şeyler. 2025’te Ankara’daki bir finans kuruluşunda buna benzer bir durum yaşamıştık; ekipler paralel çalışıyordu ama kimin neyi denediği belli değildi. Sonuç? Gereksiz tekrar iş ve bayağı vakit kaybı.

Copilot app’in iddiası tam da burada devreye giriyor: işleri tek ekrandan görüp yönetmek. Bu fena değil, hatta baya işe yarar. Çünkü insan beyni sekme sekme gezmeyi sevmez; en azından benim hiç sevmediğim kesin. Bilhassa sabah başlayıp öğlene kadar on iki farklı pencere arasında gidip geliyorsanız, context switching sizi sessizce kemiriyor.

Evet, doğru duydunuz.

Bir de şu var: ajan sayısı arttıkça “ne çalışıyor, ne bekliyor, ne patladı” soruları çoğalıyor. Eğer bunu düzgün göremezseniz üretkenlik yerine gürültü büyüyor. İşte masaüstü deneyimi burada mantıklı hâle geliyor.

My Work görünümü neden önemli?

Açık konuşayım, My Work ekranı bana göre işin kalbi. Aktif oturumları, issue’ları, pull request’leri ve arka plandaki otomasyonları tek yerde görmek kulağa basit geliyor ama pratikte büyük rahatlık sağlıyor. Ben 2019’da kendi lab ortamımda çoklu branch yönetimini manuel yaparken benzer bir ihtiyacı acı şekilde öğrenmiştim; insan takip etmediği şeyi kaybediyor.

Tuhaf ama, Mesela kurumsal yapılarda bu görünürlük hayatı çünkü herkes aynı repo üzerinde çalışmıyor olabilir. Biri güvenlik düzeltmesi yapar, diğeri performans iyileştirir, üçüncüsü test otomasyonu koşturur… Hepsini ayrı kartlarda görmek ciddi fark yaratır.

Yine de eksik tarafı yok mu? Var tabi. Eğer organizasyonunuzda. Kötü etiketleme alışkanlığı varsa veya issue disiplininiz zayıfsa My Work sadece daha şık bir karmaşa üretir (ben de ilk duyduğumda şaşırmıştım)

Ajanların verimli olması için önce görünür olması gerekiyor; görünmeyen işi yönetemezsiniz.

💡 Bilgi: Copilot app şu an teknik ön izleme aşamasında ve mevcut Copilot Pro, Pro+, Business ve Enterprise planlarıyla kullanılabiliyor.

İzole Çalışma Alanları: worktree Mantığı Neyi Değiştiriyor?

Beni en çok heyecanlandıran detaylardan biri her oturumun kendi git worktree’sinde koşması öldü. Teknik olarak bu şu demek: aynı branch’in temiz ve izole kopyalarıyla paralel çalışabiliyorsunuz. Düşünün ki mutfakta üç kişi aynı anda yemek yapıyor ama herkesin tezgâhı ayrı — karışıklık azalıyor.

Bu model küçük ekiplerde bile faydalı; fakat enterprise tarafta asıl değer orada çıkıyor. Çünkü büyük kurumlarda paralel ajanın birbirine çarpması sadece can sıkmaz, bazen release sürecini de geciktirir. Ben Logosoft tarafında yürüttüğümüz bir Azure danışmanlığı sırasında bunu birebir gördüm; izolasyon yoksa debug süresi uzuyor, ekip morali düşüyor.

Bununla birlikte worktree yaklaşımı kusursuz değil. Disk kullanımı artabilir, local makinenizde kaynak tüketimi — itiraz edebilirsiniz tabi — hissedebilirsiniz ve bazı geliştiriciler ilk başta “ben zaten branch ile hallediyorum” diyebilir. Haklılar da… kısmen. Ama ajan ölçeğinde branch yetmiyor; paralel çalışma başka seviyede düşünülmeli.

Konu Klasik akış Ajan-native akış
Görünürlük Sekmeler arasında dağınık Tek merkezden takip
Paralel çalışma Zor ve riskli Daha güvenli worktree izolasyonu
Review takibi E-postalar ve yorumlar içinde kaybolabilir Aynı bağlamda görülebilir
Ekip ölçeği Küçük ekipte idare eder Büyük kurumsalda daha anlamlı

Kurumsal Tarafta Asıl Soru: Hız mı Kontrol mü?

Bi saniye — Açık konuşayım, birçok şirket AI araçlarını “daha hızlı kod yazsın” diye alıyor ama sonra en büyük sorun review yükü oluyor. Kod üretmek kolaylaşıyor; kodu doğrulamak işe daha önemli hâle geliyor. GitHub’ın bu üründe kontrol merkezine ağırlık vermesi bu yüzden doğru yönde atılmış adım.

Bunu Türkiye’deki şirketler açısından değerlendirirsek tablo biraz farklılaşıyor. Bizde çoğu zaman tool satın — ki bu tartışılır — almak kolaydır ama süreç tasarlamak zor gelir… hani klasik hikâye vardır ya: araç var ama kullanım standardı yoktur! Mesela orta ölçekli firmalarda agent sayısı artınca kim hangi çıktıyı niye kabul etti sorusu havada kalabiliyor.

Küçük startup için önerim net olurdu: önce birkaç kilit iş akışı seçin ve önü ölçün. Her yere ajan koymayın; gerekirse sadece bug triage veya PR review destek akışıyla başlayın. Enterprise yapıdaysanız işe governance şart — erişim sınırları, kayıt tutma politikaları ve kalite kapıları olmadan ilerlemek riskli olur.

Maliyet tarafını hafife almayın

İşin garibi, Maliyet konusu da önemli tabiî ki… Azure dünyasında yıllardır gördüğüm şey şu: teknoloji iyi olsa bile kullanım disiplini yoksa fatura şişer! Copilot planınız var diye sınırsız rahatlık sanmayın; özellikle yoğun ekiplerde kullanım eğilimleri hızla değişebiliyor.

Eğer bütçeniz dar işe önce kapsam daraltın, sonra genişletin derim ben. Mesela tüm repolar yerine yüksek etki alanlarına odaklanın; production hotfix’ler veya müşteri etkisi yüksek servisler gibi (inanın bana)

Düzgün başlangıç için pratik adımlar

  1. En çok zaman yiyen üç iş akışını seçin. (bence en önemlisi)
  2. Ajanlara net rol verin; her işi her ajana açmayın.
  3. PR review için kabul/red kriterlerini yazılı hâle getirin.
  4. Kimin hangi session’ı başlattığını loglayın.
  5. Döngüyü haftalık olarak gözden geçirin ve gereksiz otomasyonu kapatın.

Sahada Ne Öğrendim? İki Küçük Hikâye…

Nisan 2024’te İzmir’de bir üretim firmasına gitmiştim; ekip Copilot kullanıyordu ama herkes kendi penceresinde boğuluyordu desem yeridir. Orada temel problem model değildi — organizasyondu. Araç vardı ama ortak görünüm yoktu. Bu yeni uygulama o tip ekiplerde gerçek anlamda nefes aldırabilir.Eylül 2025’te işe Ankara’da bir SaaS ekibiyle çalışırken başka bir şey fark ettim: geliştiriciler hızlıydı. Review kültürü gerideydi. Ajanlar kod üretiyor, insanlar sonradan yakalıyordu. İşte tam burada agent-native masaüstü deneyimi “kim ne yaptı?” sorusunu daha net hâle getiriyor (evet, doğru duydunuz). Bence en kıymetli yanı bu.Bazıları buna gereksiz bulabilir, özellikle küçük takımlarda. Doğru olabilir. Ama kurumsal tarafta her saniyenin maliyet olduğu yerde görünürlük lüks değil, ihtiyaç oluyor. Hatta bazen ufak görünen düzenlemeler büyük krizleri önlüyor—bu kısmını defalarca gördüm.

Nerede Güzel, Nerede Ham?

> P?>

Sıkça Sorulan Sorular

GitHub Copilot app tam olarak ne?

Araya gireyim: Aslında şöyle düşün: Copilot app, ajan tabanlı geliştirme işleri için masaüstü odaklı bir kontrol merkezî gibi çalışıyor. Issue, pull request, arka plan oturumları ve aktif işleri — hepsini tek yerden görebiliyorsun.

Kime daha uygun?

Bunu yaşayan biri olarak söyleyeyim, Küçük ekipler de kullanabilir tabiî, hızlı başlamak için iyi bir seçenek. Ama bence asıl değer büyük, paralel çalışan kurumsal yapılarda ortaya çıkıyor. Yanı birden fazla ajanın aynı anda iş yaptığı ortamlarda farkı çok daha net hissediyorsun.

Tamamen otomatik mi çalışıyor?

Hayır, ve açıkçası iyi ki de öyle değil. İnsan onayı hâlâ kritik bir yerde dürüyor. Tecrübeme göre en sağlıklı model, ajanın üretip insanın doğruladığı hibrit yapı oluyor.

Peki ya maliyet?

Kullanım yaygınlaşırsa operasyon maliyeti dolaylı biçimde artabiliyor — mesela review süresi, eğitim ihtiyacı, süreç yönetimi gibi şeyler devreye giriyor. Bence en mantıklısı küçük başlayıp ölçmek.

Kaynaklar ve İleri Okuma

  • GitHub Copilot app duyurusu — orijinal kaynak yazı
  • GitHub Copilot Resmî Dokümantasyonu
  • Azure DevOps Resmî Dokümantasyonu
  • GitHub Copilot özellik sayfası
🤖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 MCP Server 1.0 Yayında: Bulut Otomasyonunda Yepyeni Bir Perde Açıldı
Azure MCP Server 1.0 Yayında: Bulut Otomasyonunda Yepyeni Bir Perde Açıldı18 Mar 2026
vcpkg ve Copilot CLI ile C++ Bağımlılık Kurulumu
vcpkg ve Copilot CLI ile C++ Bağımlılık Kurulumu21 Tem 2026
Teams’te Çalışan Ajanlar: İşin Olduğu Yerde Başlamak
Teams’te Çalışan Ajanlar: İşin Olduğu Yerde Başlamak8 Haz 2026
Microsoft, 2026 Gartner Cloud-Native Platform Raporunda
Microsoft, 2026 Gartner Cloud-Native Platform Raporunda19 Ağu 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 AI ajanları ajan tabanlı geliştirme geliştirici verimliliği GitHub Copilot app iş akışı yönetimi Kod İnceleme Pull Request
Önceki yazı

Git depolarını GitHub’a taşırken asıl mesele ne?

Sonraki yazı

Foundry Local ile Uçta Yapay Zekâ: Bulut Dışı Hızın Gerçek Yüzü

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

2 comments

comments user
Zeynep A. 04/06/2026 18:24

Ajanların süreci hızlandırdığı kesin ama “görünürlük” meselesini çok az konuşuyoruz, haklısınız. Ekipte herkes kendi ajanıyla koşturur, sonunda kimse ne olduğunu bilmez. Bu arada şu yazınız da güzeldi: Build 2026: AI Ajanlarında Ölçümden ROI’ye Geçiş — https://www.askinkilic.com.tr/build-2026-ai-ajanlarinda-olcumden-roiye-gecis/

comments user
Gamze E. 05/06/2026 02:08

Ajanların iş akışını hızlandırdığı kesin ama “tek kontrol merkezi” fikri ne kadar çalışıyor pratikte, merak ediyorum. Ekipte disiplin yoksa araç ne olursa olsun dağınıklık devam ediyor bence. Bu arada şu yazınız da güzeldi: Azure Cosmos DB’de Silinenleri Görmek: Change Feed’in Sessiz Gücü — https://www.askinkilic.com.tr/azure-cosmos-dbde-silinenleri-gormek-change-feedin-sessiz-gu/

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
    ← Git depolarını GitHub’a taşırk...
    Foundry Local ile Uçta Yapay Z... →
    📩

    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