Neden proje bağlamı gerekiyor?
Bir kod deposu yalnızca kaynak dosyalarından oluşmaz. Bileşenlerin nasıl düzenlendiği, hangi betiklerin çalıştırılacağı, adlandırma tercihleri ve farklı dosya türlerine ilişkin kurallar da projenin çalışma biçimini belirler. GitHub’ın açıklamasına göre Copilot, proje genelinde değişiklik yapmaya yardımcı olabilir; ancak bu kuralları bildiğinde daha uygun biçimde çalışır.
GitHub Copilot kod tabanı bağlamı yaklaşımının temel fikri, bu bilgileri her görevde yeniden yazmak yerine depoda tutmaktır. Böylece standartlar, betikler ve iş akışları Copilot’a tekrar tekrar sohbet içinde aktarılmak zorunda kalmadan proje bağlamının parçası hâline getirilebilir.
GitHub bu amaçla birbirinden farklı dört araç sıralıyor: özel talimatlar, ajan becerileri, özel ajanlar ve Model Context Protocol ya da kısa adıyla MCP sunucuları. Bunlar aynı ihtiyacı farklı ölçeklerde ele alıyor: genel kurallar, tekrarlanan prosedürler, geniş kapsamlı uzman görevler ve harici araçlarla veri kaynaklarına bağlantı.
GitHub Copilot kod tabanı bağlamı için özel talimatlar
Özel talimatlar, depodaki genel kuralları Copilot’a iletmek için başlangıç noktası olarak konumlanıyor. Depo genelinde geçerli rehberlik, .github/copilot-instructions.md dosyasına eklenebiliyor. Bu dosyada tercih edilen mimari, adlandırma kuralları ile test ve doğrulamaya yönelik beklentiler tanımlanabiliyor.
Bu yaklaşımın amacı, örneğin bir uygulamaya yeni bir sayfa boyutu eklenirken yalnızca işlevsel değişikliğin yapılması değil, yeni kodun ekibin mevcut kalıplarına da uymasıdır. Başka bir deyişle, genel talimatlar tek bir özellik ya da dosyaya değil, proje çapında izlenmesi istenen ilkelere odaklanır.
GitHub, daha dar kapsamlı kurallar için .github/instructions dizinindeki yol bazlı talimat dosyalarını da öneriyor. Bu dosyalardaki applyTo alanı, ilgili rehberliğin ne zaman kullanılacağını belirtiyor. Copilot eşleşen bir dosyada çalışırken depo genelindeki yönergeleri ve dosyaya özel talimatları birlikte kullanabiliyor. Böylece geniş kurallar tek yerde korunurken her dosya türüne aynı kuralların zorla uygulanmasının önüne geçiliyor.
Tekrarlanan süreçleri ajan becerilerine ayırmak
Her bilgi her görev için gerekli değildir. GitHub’ın verdiği örnekte kalite kontrolleri çalıştırmak, sürüm hazırlamak veya başarısız bir iş akışını ayıklamak belirli bir prosedürü gerektirir. Ajan becerileri, bu tür tekrarlanan süreçleri paketlemek için kullanılıyor.
Bir beceri; talimatları, isteğe bağlı betikleri ve başka kaynakları içeren bir klasördür. Copilot, bunları uygun olduğunda yükleyebilir. Proje düzeyindeki beceriler .github/skills altında saklanır ve her beceri kendi alt klasöründe bulunur.
Örneğin .github/skills/quality-checks klasöründeki SKILL.md dosyası, Copilot’un beceriyi hangi durumda kullanması gerektiğini, projenin test ve linting işlemleri için hangi betiklerin çalıştırılacağını, bu betiklerin neyi denetlediğini ve yaygın hataların nasıl giderilebileceğini açıklayabilir. SKILL.md içindeki açıklama, Copilot’un becerinin hangi işe uygun olduğunu belirlemesine yardımcı olur.
Bu yapı, genel kurallarla prosedürel bilgiyi birbirinden ayırır. Arayüz güncellendikten sonra Copilot, kalite kontrolleri becerisini yükleyip projenin yerleşik test ve linting sürecini izleyebilir. Buradaki ayrım önemli: özel talimatlar birçok görevi biçimlendiren standartlarken, beceriler belirli bir iş yapılırken devreye giren adımlardır.
Geniş kapsamlı işler için özel ajanlar
Bazı görevler tek bir prosedürün ötesine geçer. GitHub, erişilebilirlik incelemesini buna örnek gösteriyor: Böyle bir inceleme, birden çok dosyada bileşenlerin, şablonların, stillerin ve etkileşimlerin değerlendirilmesini gerektirebilir.
Özel ajanlar, Copilot’un bu tür tekrarlanan ve uzmanlaşmış işler için uyarlanmış sürümlerini oluşturmayı sağlıyor. Depo düzeyindeki bir ajan profili .github/agents altında yer alabiliyor. Bu profil, ajanın amacını, talimatlarını, kullanacağı araçları ve ilgili proje bağlamını tanımlayabiliyor.
Bu nedenle özel ajanlar, yalnızca belirli bir komutu çalıştırmak yerine daha geniş bir çalışma alanında özel yönlendirmeye ihtiyaç duyan görevler için ayrışıyor. Genel kuralların özel talimatlarda, tekil süreçlerin becerilerde tutulması; geniş ve uzmanlaşmış işlerin ise ayrı ajan profiline taşınması, GitHub’ın sunduğu katmanlı düzenin mantığını oluşturuyor.
MCP sunucuları bu düzenin neresinde?
GitHub’ın sıraladığı dördüncü araç MCP sunucuları. Açılımı Model Context Protocol olan bu sunucular, Copilot’u harici araçlara ve veri kaynaklarına bağlayarak yapabileceklerini genişletmek için kullanılıyor.
GitHub’ın açıklamasında bu bileşen, depo içinde yazılan talimat ve prosedürlerden farklı bir rol üstleniyor: dış sistemlerle bağlantı kurma. Ancak kaynak metinde verilen çerçeve, hangi MCP sunucusunun hangi proje için seçilmesi gerektiğine dair genel bir kural sunmuyor. Bu yüzden yapılandırma kararında önce hangi bilginin proje kuralı, hangisinin tekrarlanan işlem, hangisinin uzman işi ve hangisinin harici araç veya veri ihtiyacı olduğunu ayırmak gerekiyor.
Özetle GitHub Copilot kod tabanı bağlamı, tek bir uzun yönerge dosyası yazmaktan ibaret değil. Depo genelindeki ilkeler özel talimatlarda, belirli süreçler ajan becerilerinde, kapsamlı uzman görevler özel ajanlarda; dış araç ve veri bağlantıları ise MCP sunucularında ele alınıyor. Bu ayrım, proje bilgisini görev türüne göre depoda düzenlemenin yolunu tarif ediyor.
Bir içerik, dört format.
Okumaya vaktin yoksa özetle; paylaşacaksan platforma göre yeniden düzenle.
GitHub, Copilot’un proje kurallarını daha tutarlı izlemesi için depo içinde saklanabilen dört yapılandırma yaklaşımını açıklıyor. Özel talimatlar, ajan becerileri, özel ajanlar ve MCP sunucuları farklı kapsamlar için tasarlanıyor. • Neden proje bağlamı gerekiyor? • GitHub Copilot kod tabanı bağlamı için özel talimatlar • Tekrarlanan süreçleri ajan becerilerine ayırmak
Bu önizleme yalnızca sayfadaki editoryal veriyi yeniden biçimlendirir. Gerçek yapay zekâ üretimi Core tarafında güvenli bir sunucu endpoint’iyle bağlanacak.
