Creative Studio
Nasıl Yaparım?

Kod Yazmayı Bırakıp Yapay Zekâya Görev Verebilirsiniz: GitHub Copilot Artık Projede Çalışabiliyor

Kod Yazmayı Bırakıp Yapay Zekâya Görev Verebilirsiniz: GitHub Copilot Artık Projede Çalışabiliyor

Yapay zekâ ile kod yazmak artık sadece:

“Bana bir Python kodu yaz.”

demekle sınırlı değil.

GitHub'ın güncel Copilot Cloud Agent özelliği, uygun Copilot planlarında bir yazılım deposunu inceleyip görev üzerinde arka planda çalışabiliyor.

GitHub'ın dokümantasyonuna göre agent:

  • Repository'yi araştırabiliyor
  • Uygulama planı oluşturabiliyor
  • Kod değişiklikleri yapabiliyor
  • Hataları düzeltebiliyor
  • Test kapsamını geliştirebiliyor
  • Dokümantasyon güncelleyebiliyor
  • Teknik borç üzerinde çalışabiliyor
  • Branch oluşturup değişiklikleri hazırlayabiliyor
  • Sonuç için Pull Request sürecine geçebiliyor.

Nasıl çalışıyor?

Mantık şu:

Sen görevi veriyorsun → AI projeyi inceliyor → plan oluşturuyor → kodu değiştiriyor → sonucu inceliyorsun.

Örneğin GitHub'da bir projeniz olduğunu düşünelim.

Bir issue açıp şöyle bir görev verebilirsiniz:

“Login sayfasında kullanıcı yanlış şifre girdiğinde hata mesajı gösterilmiyor. Problemi araştır, gerekli kod değişikliklerini yap ve test ekle.”

Agent önce repository'yi inceleyebilir.

Sonra:

  1. İlgili dosyaları bulur.
  2. Problemin kaynağını araştırır.
  3. Değişiklik planı oluşturur.
  4. Kod üzerinde çalışır.
  5. Gerekli testleri ekleyebilir.
  6. Değişiklikleri bir branch üzerinde hazırlayabilir.
  7. Pull Request oluşturma aşamasına geçebilir.

En önemli nokta: AI'nın yazdığı kodu körü körüne kabul etmeyin

Burada işin kritik kısmı bu.

Agent'ın kod yazabilmesi, yazdığı kodun otomatik olarak kusursuz olduğu anlamına gelmez.

Özellikle:

  • Kimlik doğrulama
  • Ödeme sistemleri
  • Kullanıcı yetkilendirme
  • Veritabanı işlemleri
  • API güvenliği
  • Şifreleme
  • Dosya yükleme
  • Yönetici yetkileri

gibi alanlarda insan tarafından kod incelemesi yapılması gerekir.

Pull Request neden önemli?

Pull Request mekanizması burada önemli bir güvenlik katmanı oluşturuyor.

Değişiklikleri doğrudan ana kodun üzerine almak yerine:

AI'nın yaptığı değişiklik → Diff → İnceleme → Test → Onay → Birleştirme

şeklinde ilerleyebilirsiniz.

Bu yöntem, AI'nın yaptığı değişiklikleri satır satır kontrol etmenizi sağlar.

GitHub Copilot başka AI ajanlarını da kullanabiliyor

GitHub'ın güncel belgelerinde üçüncü taraf coding agent desteği de bulunuyor.

Bunlar arasında:

  • Anthropic Claude
  • OpenAI Codex

gibi ajanlar yer alıyor.

Bu özellikler GitHub tarafından public preview olarak belirtiliyor ve kullanılabilirlik Copilot planına göre değişebiliyor.

Bu teknoloji yazılımcıları bitirir mi?

Burada daha doğru soru şu:

“Yazılımcının yaptığı işlerin ne kadarını otomatikleştirebilir?”

Çünkü AI'nın kod üretebilmesi ile gerçek bir yazılım projesinin tüm sorumluluğunu güvenilir şekilde üstlenmesi aynı şey değil.

Kodun:

  • Ne yapması gerektiğini belirlemek
  • Güvenlik gereksinimlerini anlamak
  • Mimari karar vermek
  • Test sonuçlarını değerlendirmek
  • Gerçek kullanıcı problemini anlamak
  • Üretim ortamındaki sorunları çözmek

gibi aşamaları hâlâ ciddi mühendislik bilgisi gerektiriyor.

İlginizi Çekebilir

Size nasıl yardımcı olabiliriz?
ZerX
ZerX AI Çevrimiçi
Merhaba! Ben ZerX ⚡
Zertucha laboratuvarından geliyorum. Size nasıl yardımcı olabilirim?

Sohbeti Temizle

Tüm konuşma geçmişiniz kalıcı olarak silinecektir. Emin misiniz?

AI
ZerX