GitHub Copilot 101Orta seviye16 dk

Gizlilik, Planlar ve GH-300 Yolu

Her Copilot çıktısını incelenmesi gereken bir öneri olarak ele alın. İçerik dışlaması ile public kod filtrelemesini ayırın, planların ve AI Credits'in ne sunduğunu anlayın, GH-300 sertifikası için hazırlık yolunuzu belirleyin.

Bu derste neler öğreneceksiniz?

  • Copilot çıktılarındaki iddiaları harekete geçmeden önce sınıflandırın
  • İçerik dışlaması ile public kod filtrelemesi arasındaki farkı açıklayın
  • Plan yetkisini, dahil kullanım hakkını ve gerçek tüketimi birbirinden ayırın
  • Göreve ve planınızda sunulan seçeneklere göre model veya otomatik seçim kullanın
  • GH-300 alanlarını inceleyip sınava kayıt için hazır olup olmadığınızı değerlendirin

Başlamadan önce

Bu sayfada

Bir agent izin verdiğiniz iki dosyayı düzenleyip "Tüm gereksinimler karşılandı, tüm testler geçti" diye rapor veriyor. Diff'te ayrıca yeni bir bağımlılık eklenmiş ve test geçsin diye yetkilendirme ayarı kapatılmış. Özet tamamlanmış görünüyor. Çalışma, onaylamadığınız iki sınırı aşmış.

Çıktı öneridir, kanıt değil

Üretilen yanıtı aday olarak ele alın. Kendinden emin anlatım kodun davranışını kanıtlamaz, üretilen test de uygulamanın kendi hatalı varsayımını tekrarlayabilir. Geçen test yalnızca çalıştırdığı durumları kapsar. Agent'ın tamamlama raporu, bütün eylemlerin kapsamda kaldığını gösteremez. Önemli bir iddiaya güvenmeden önce onu dört gruptan birine yerleştirin:

  • Doğrulanmış: Gereksinim, kod veya doküman tarafından doğrudan desteklenir. Kaynağı belirtip devam edin.
  • Test edilebilir: Çalıştırılabilir test veya denemeyle kontrol edilebilir. Kontrolü çalıştırıp sonucu kaydedin.
  • Doğrulanmamış: Mevcut olmayan bilgiye dayanır. Eksik kaynağı bulun veya konuyu açık karar olarak kaydedin.
  • Şüpheli: Kanıtla çelişir ya da doğruluk veya güvenlik riski oluşturabilir. Durup inceleyin.

Etiketleri tek tek iddialara uygulayın. Aynı yanıt dört türü birden içerebilir. Hareket alanı arttıkça incelemeyi derinleştirin. Satır içi öneriyi ilgili fonksiyonun yanında okuyun. Chat düzenlemesinde tam diff'i inceleyip odaklı testleri çalıştırın. Agent'a izin verilen dosyaları, yasak eylemleri, komutları ve durma koşullarını açıkça verin. Otomasyon onay yetkisi sağlamaz. Repository'yi değiştirebilmek, değişikliği onaylama, merge etme veya deploy etme izninden ayrıdır.

Yanıtın tamamını değil, her iddiayı sınıflandırın

Yanıtı tek parça halinde kabul veya reddetmeyin. İddiaları ayrı ayrı ele alıp Doğrulanmış, Test edilebilir, Doğrulanmamış ya da Şüpheli diye etiketleyin. Hata ve riskler çoğunlukla Şüpheli veya Doğrulanmamış iddialarda bulunur. Bunları adlandırmak yanıtı incelenebilir hale getirir.

Altı sorumlu yapay zekâ ilkesini uygulayın

Microsoft'un sorumlu yapay zekâ ilkeleri altı başlıklı bir inceleme çerçevesi sunar: adalet, güvenilirlik ve emniyet, gizlilik ve güvenlik, kapsayıcılık, şeffaflık ve hesap verebilirlik. İlkeler birbiriyle kesişse de her biri farklı bir soru sorar. Bir ilke için geçen test diğerlerini kanıtlamaz.

Kullanıcının belge indirip indiremeyeceğine karar veren bir yetkilendirme fonksiyonu düşünün. Kural aynı tenant içinde sahipliktir ve yöneticiler de kendi tenant'larıyla sınırlıdır. Aynı tenant'taki sahip testi güvenilirliği destekler. Başka tenant'taki kullanıcının belgeye erişip erişemediğini, yani gizliliği, kanıtlamaz. İncelemenin şeffaflığı veya değişikliği kimin onayladığına ilişkin hesap verebilirlik için de kanıt sunmaz.

Her ilke için ayrı kanıt gerekir. Güvenilirlik tenant'lar arası ve sınır testlerinin çalıştırılmasını ister. Gizlilik veri akışı ile endpoint kontrolü gerektirir. Şeffaflık diff'in, komutların ve bilinen kısıtların kaydını ister. Hesap verebilirlik ise kabul, düzeltme veya ret kararını veren kişinin belli olmasını gerektirir. Altı ilkeyi ayrı sorular olarak kullandığınızda inceleme somut kontrollerden oluşur.

Şüpheci inceleme isteyin, sonra iddiaları sınıflandırın· github-copilot
Zayıf örnek

Bu kodu incele ve güvenli ve doğru görünüp görünmediğini söyle.

İyi örnek

Verilen kodu şüpheci bir yazılım inceleyicisi gibi değerlendir. Dosyaları düzenleme. Şunları döndür: kodun doğrudan kanıtladıkları, varsayımları, karşıladığı görünen gereksinimler, ele almadığı sınır durumları ve doğruluk, güvenlik, gizlilik ya da adalet riskleri. Verilen kod veya gereksinimle desteklenmeyen her iddia için "Mevcut kanıtlarla doğrulanmamıştır" yaz. Tahmin etme.

Bu prompt neden daha iyi? Daha sonra her iddiayı Doğrulanmış, Test edilebilir, Doğrulanmamış veya Şüpheli olarak etiketleyebileceğiniz yapılandırılmış bir inceleme elde edersiniz. Desteklenmeyen ifadeler olgu gibi sunulmaz.

İçerik dışlaması ile public kod filtrelemesini ayırın

Bu iki koruma gizlilik başlığı altında anılsa da farklı ihtiyaçlara cevap verir. İçerik dışlaması, desteklenen bir Copilot yapılandırmasından çıkarılacak dosya veya repository'yi tanımlar. Public kod filtreleme ayarı public kodla eşleşen önerileri ele alır. Sorun kendi dosyanızı veya repository'nizi işaret ediyorsa içerik dışlamasını inceleyin. Öneri public koda benziyorsa public kod filtreleme ayarına bakın. Kaydedilmiş kontrol beklediğinizden farklı davranıyorsa ayrıca araştırın.

Bir ayarın neyi kanıtladığını sınırlı biçimde yorumlayın. Yapılandırmayı yeniden açtığınızda dışlama girişini görmek yalnızca kaydın bulunduğunu gösterir. İçeriğin bütün Copilot yüzeylerinde erişilemez olduğunu, saklama davranışını veya telemetriyi kanıtlamaz. Benzer şekilde normal bir prompt'ta hassas metnin görünmemesi, yanıtın kaynak kısıtına uyduğunu gösterir. İçerik dışlamasının veya public kod filtrelemesinin çalıştığını tek başına kanıtlamaz. Bu sonuçları birbirinden ayırın. Menü ve etiketler editör sürümleri arasında değişebileceği için sabit bir tıklama yolu ezberlemeyin. Güncel içerik dışlama kılavuzunu izleyin. Çıktı sahipliği ve veri işleme şartları için GitHub'ın resmî dokümanlarını kontrol edin.

Başarılı agent özeti onay anlamına gelmez

Agent izin verilen dosyaları düzenlerken bağımlılık eklediyse veya güvenlik ayarını kapattıysa başarılı test bu ihlali ortadan kaldırmaz. Kapsam dışı değişiklikleri reddedin, sınırı geri yükleyin ve testleri yalnızca kapsam içindeki kod üzerinde yeniden çalıştırın. Sonuç yetkisiz değişikliğe bağlıysa düzeltme veya ret kararı verin.

Plan, kullanım hakkı ve tüketim aynı şey değildir

Üç kavramı ayrı tutun. Plan, kullanabileceğiniz özellikleri ve modelleri belirleyen yetkidir. Kullanım hakkı, plana dahil AI Credits miktarıdır. Tüketim, belirli bir model tabanlı oturumda kaydedilen kullanımdır. Abonelik fiyatı tek bir oturumun maliyetini göstermez, daha yüksek kullanım hakkı da bunu değiştirmez. 2026 ortası itibarıyla Temmuz 2026 planları şöyledir:

Plan Fiyat Dahil olan AI Credits Kod tamamlamaları
Copilot Free $0 Kullanım hakkı dahil Ayda 2.000'e kadar
Copilot Pro Ayda $10 Ayda 1.500 Sınırsız
Copilot Pro+ Ayda $39 Ayda 7.000 Sınırsız
Copilot Max Ayda $100 Ayda 20.000 Sınırsız
Copilot Business Koltuk başına ayda $19 Paylaşılan aylık havuz Sınırsız
Copilot Enterprise Koltuk başına ayda $39 Daha büyük paylaşılan havuz Sınırsız

Kod tamamlamaları ve sonraki düzenleme önerileri AI Credits kapsamında faturalandırılmaz. Ücretli planlarda sınırsızdır, Copilot Free ise ayrı bir tamamlama sınırına sahiptir. Kabul ettiğiniz otomatik tamamlamaları AI Credits hakkından düşmeyin. Tamamlama etkinliğini chat prompt'ları ve agent oturumları gibi model tabanlı çalışmadan ayrı izleyin.

2026 ortası itibarıyla üç model adı kullanılır. Luna hafif ve hızlı işler, Terra günlük kodlama, Sol ise karmaşık görevler için konumlandırılır. Luna ve Terra ücretli bireysel ve kuruluş planlarında sunulur. Sol, Pro+ ve üzeri planlarda bulunur. Copilot Free doğrudan model seçici yerine otomatik seçim kullanır. Planınız veya kullandığınız yüzey model seçici sunmuyorsa otomatik seçimi koruyun. İşi yapabilecek en küçük modeli kullanın ve yalnızca sonuç kabul ölçütlerini karşılamazsa daha güçlü seçeneğe geçin. Planınızda görünmeyen bir modeli seçtiğinizi iddia etmeyin.

GH-300 yolu

GH-300 yalnızca özellik adlarını bilip bilmediğinizi değil, Copilot'u sorumlu biçimde kullanıp kullanamadığınızı ölçer. Bir kontrolün senaryoya neden uygun olduğunu ve sonucu nasıl doğrulayacağınızı açıklamanız gerekir. Sınav altı ağırlıklı alanı kapsar: Copilot'u sorumlu kullanma, özelliklerini kullanma, veri ve mimariyi anlama, prompt mühendisliği ve bağlam hazırlama, geliştirici üretkenliğini artırma, gizlilik ile korumaları yapılandırma. En büyük pay Copilot özelliklerini kullanma alanındadır. Modüldeki dersler bu alanların en az birine hazırlık sağlar.

2026 ortası itibarıyla sınav 100 dakika sürer, $99 USD'dir ve Pearson VUE üzerinden sunulur. Sertifika 24 ay geçerlidir. Geçme puanı 1.000 üzerinden 700'dür. Hazırlığınızı tamamlanma rozetleri yerine kanıtlarla yapın. Her hedef için prompt ve incelenmiş diff, veri akışı izi, içerik dışlaması ile filtreleme kararı veya ilk başarısız çalıştırmayla birlikte geçen test gibi bir ürün hazırlayın.

Resmî pratik değerlendirmesini ilk kez hazırlıksız çözün ve her cevabı emin, kararsız veya tahmin olarak işaretleyin. Kaçırdığınız ya da emin olmadığınız kavramları yeni bir senaryoyla çalışıp yeniden deneyin. Sınav hedefleri değişebildiği için kayıt öncesinde güncel çalışma kılavuzunu bir kez daha okuyun. Prompt mühendisliği alanında daha fazla pratik için Prompt Yazma 101 modülüne dönebilirsiniz.

Agent için açık bir çalışma sınırı belirleyin· github-copilot
Zayıf örnek

Tenant yalıtımı hatasını düzelt, testleri çalıştır ve görevi tamamla.

İyi örnek

Yalnızca belgelenmiş tenant yalıtımı düzeltmesini uygula. İzin verilenler: src/access.py dosyasını değiştirmek, tests/test_access.py eklemek ya da güncellemek, mevcut test komutunu çalıştırmak. İzin verilmeyenler: bağımlılıkları ya da deploy yapılandırmasını değiştirmek, üretim sistemlerine veya sırlara erişmek, merge ya da deploy etmek, ilgisiz dosyaları değiştirmek. Gereksinim belirsizse ya da test ilgisiz nedenle başarısız olursa durup bildir. Sonunda değişen dosyaları, çalıştırılan komutları, gözlemlenen sonuçları ve çözülmemiş riskleri listele.

Bu prompt neden daha iyi? Denetleyebileceğiniz kanıt raporuyla birlikte sınırlı bir değişiklik elde edersiniz. Testler geçse bile bağımlılık, yapılandırma veya ilgisiz dosya değişikliği reddedilmesi gereken bir sınır ihlalidir.

Şimdi siz deneyin

Başkasının yazdığı yetkilendirme fonksiyonunu doğrulayın

Güvenlik açısından hassas bir capstone senaryosunda "çıktı öneridir" yaklaşımını uygulayın. Çalışma için yaklaşık dokuz dakika ayırın.

  1. 01

    src/access.py içinde user.is_admin or report.owner_id == user.id döndüren can_export(user, report) fonksiyonunu oluşturun. Aynı tenant sahibi, reddedilen aynı tenant sahibi olmayan kullanıcı ve aynı tenant yöneticisi için üç başarılı test yazın. Başlangıç durumunu görmek için testleri çalıştırın.

  2. 02

    Kapsanmayan hatayı doğrudan yeniden üretin. Tenant'ı "southridge" olan kullanıcı ve tenant'ı "northwind" olan, sahibi aynı id'ye sahip rapor için can_export çağırın. True döndüğünü kaydedin. Başarılı testler bu tenant'lar arası sızıntıyı kapsamamaktadır.

    İpucu: Başlangıç kodu tenant_id değerlerini karşılaştırmaz. Yalnızca sahiplik dışa aktarma izni verir.

  3. 03

    Düzenleme yapmayan Ask incelemesinde Copilot'a kodun neyi kanıtladığını, hangi gereksinimleri ihlal ettiğini ve hangi sınır testlerinin eksik olduğunu sorun.

  4. 04

    Dört iddiayı kendiniz sınıflandırın. "Sahipler kendi raporlarını dışa aktarabilir" (Doğrulanmış ama eksik), "yöneticiler her tenant'ta dışa aktarabilir" (Şüpheli), "başka bir katman tenant'ları kontrol ediyor" (Doğrulanmamış), "tenant'lar arası sahip testi başarısız olur" (Test edilebilir).

  5. 05

    Tek cümlelik düzeltmeyi sözle yazın. Sahiplik ya da yönetici durumu yetki vermeden önce tenant_id değerlerinin eşit olmasını şart koş. Kodu değiştirmeyin. Yalnızca düzeltmeyi ve onu kanıtlayacak testi adlandırın.

Tenant'lar arası hatayı yeniden üretir, iddiaları sınıflandıran bir tablo hazırlar ve net bir düzeltme cümlesi yazarsınız. Böylece kendinden emin özetten önce kanıta bakma alışkanlığını uygularsınız.

Aklınızda kalsın

  • Her Copilot çıktısı öneridir. Harekete geçmeden önce iddiaları Doğrulanmış, Test edilebilir, Doğrulanmamış veya Şüpheli olarak sınıflandırın.
  • İçerik dışlaması kendi dosyalarınızı, public kod filtrelemesi public kodla eşleşen önerileri hedefler. Kaydedilmiş ayar davranış kanıtı değildir.
  • Plan yetkiyi, kullanım hakkı dahil miktarı, tüketim ise belirli oturumda kaydedilen kullanımı anlatır.
  • Kod tamamlamaları ve sonraki düzenleme önerileri AI Credits kapsamında değildir. Bunları model tabanlı çalışmadan ayrı izleyin.
  • GH-300 100 dakika sürer, $99'dır ve 1.000 üzerinden 700 puanla geçilir. Hazırlığınızı ürünler ve doğrulama kanıtlarıyla yapın.

Kendinizi test edin

  1. 1. Ekibiniz internal/pricing-rules.md dosyasını Copilot bağlamının dışında tutmak istiyor. Hangi korumayı incelemelisiniz?

  2. 2. Hangisi Microsoft'un altı sorumlu yapay zekâ ilkesinden biri değildir?

  3. 3. AI Credits kullanımını hesaplarken kabul edilen satır içi kod tamamlamalarını nasıl ele almalısınız?

  4. 4. Bir agent yalnızca izin verilen dosyaları düzenledi ama aynı zamanda bağımlılık ekleyip auth ayarını kapattı. Tüm testlerin geçtiğini bildirdi. İnceleyen ne yapmalı?

  5. 5. İçerik dışlama girişi, yapılandırmayı yeniden açtığınızda hâlâ görünüyor. Bu neyi kanıtlar?

  6. 6. Free planınız otomatik model seçimi gösteriyor ve model seçici yok. Ancak çalışma sayfası "Terra'yı seçin" diyor. Ne yapmalısınız?

Sık sorulan sorular

Bu dersteki terimler

içerik dışlaması
Belirli bir dosya veya repository'yi desteklenen Copilot yapılandırmasından dışarıda tutan korumadır.
herkese açık kod filtrelemesi
Public kodla eşleşen önerileri ele alan ayardır. Kendi repository dosyalarınızı dışlamaktan farklı bir ihtiyacı karşılar.
yetkilendirme
Planın sağladığı ve dahil kullanım miktarından bağımsız olan haktır. Hangi Copilot özelliklerini ve modellerini kullanabileceğinizi belirler.
AI Credits
Chat ve agent oturumları gibi model tabanlı işler için dahil kullanım hakkıdır. Kod tamamlamaları ve sonraki düzenleme önerileri bu haktan düşmez.
GH-300
GitHub Copilot sertifika sınavıdır. 2026 ortası itibarıyla ağırlıklı altı alanı kapsar, 100 dakika sürer, $99 USD'dir ve geçme puanı 1.000 üzerinden 700'dür.

Daha fazla kaynak