Blog
Mert Özen'in yazılım geliştirme, backend, frontend ve DevOps üzerine blog yazıları.
Copilot Coding Agent: Issue'yu Atamak, GitHub Actions Ortamı, Setup Adımları, Firewall ve Açılan PR'ı Review Etmek
Copilot coding agent'ın açtığı pull request'te kırmızı check olmaması testlerin geçtiği anlamına gelmez: Copilot'un push'larında workflow'lar varsayılan olarak çalışmaz, Approve and run workflows beklenir. Issue yazmak ve atamak, copilot-setup-steps.yml ile .NET, Node ve SQL Server ortamı, actionlint'in kaçırdığı kurallar, Agents secret'ları, firewall, PR review ve Agent Merge.
AI ile Özellik Geliştirme Akışı: Keşfet → Planla → Uygula → Doğrula ve Spec-driven Development
Agent'la özellik geliştirmenin güvenli yolu işi keşfet, planla, uygula ve doğrula adımlarına bölüp planı yazılı ve onaylı tutmaktır; böylece her diff'i bir plana göre okursun. Bookstore'a istek listesini gerçek model çıktılarıyla ekliyor, planı review ediyor, test-first ilerliyor, plandan sapan kodu yakalıyor ve Spec Kit'in akışını, context yönetimini ve git worktree ile paralel agent'ları ele alıyoruz.
Agent'a Doğru Context Vermek: AGENTS.md, copilot-instructions.md, CLAUDE.md ve Path-specific Talimatlar
Coding agent'a repo'yu anlatmanın araçtan bağımsız yolu kökte kısa bir AGENTS.md yazmaktır: build ve test komutları, klasör yapısı, ekip kuralları ve önce sorulacak konular. Hangi aracın hangi dosyayı okuduğunu, nested ve path-specific talimatları, Bookstore için gerçek bir AGENTS.md'yi, aynı görevin üç farklı context'le verdiği sonuçları ve talimat dosyasının bayatlamasını yakalayan bir kontrolü ele alıyoruz.
AI Coding Assistant'lar Gerçekte Ne Kadar Yardım Ediyor? Araç Türleri, Kanıtlar ve Doğru Beklenti
AI coding araçları her işte aynı ölçüde yardım etmez: izole ve kolay doğrulanan işlerde hızlandırır, repo bilgisi isteyen işlerde kazanç context'e ve review'a bağlıdır. Completion'dan cloud agent'a araç türlerini, METR'in 2025 ve 2026 ölçümlerini, DORA 2025'in amplifier bulgusunu ve yerel bir modelle yapılan iki gerçek deneyi ele alıyoruz.