VS Code'un Copilot Chat'i açık kaynak olarak yayımlandı

• VS Code'un GitHub Copilot Chat eklentisi açık kaynak olarak yayımlandı
• Chat view içinde Copilot'a doğal dille soru sorarak kodla ilgili yardımı anında almak mümkün
  • Çalışma alanındaki kod, değişkenler, Participant bilgileri, Slash komutları gibi unsurları kullanarak bağlamı algılayan yanıtlar sunuyor
• Inline chat ile kod içinde doğrudan yapay zekanın önerilerini uygulamak mümkün
  • Refactoring, exception handling ekleme, karmaşık algoritmaları açıklama gibi işlemler gerçek zamanlı olarak yapılabiliyor

Genel Bakış

• GitHub Copilot, kod yazma hızını ve kalitesini artırmaya yardımcı olan yapay zeka tabanlı bir yardımcı programcı aracıdır
• Kullanıcılar projeye en uygun modeli seçebilir, sohbet yanıtlarını özelleştirebilir ve agent mode kullanarak doğal bir işbirlikçi programlama oturumu oluşturabilir
• GitHub Copilot (kod otomatik tamamlama) ve GitHub Copilot Chat (konuşma tabanlı yapay zeka) ayrı eklentiler olarak kurulur
• Ücretsiz plan veya enterprise administrator onayıyla kullanılabilir ve abonelik gerektirir
• Bireysel ve kurumsal kullanım için çeşitli ürünler (bireysel, business, enterprise planları) sunulur
• Copilot Chat, UI entegrasyonu nedeniyle yalnızca VS Code'un güncel sürümlerinde çalışır ve en yeni modeller ile özelliklerle entegre olabilir
  • Eski VS Code sürümlerinde yalnızca Copilot Chat'in önceki sürümleri kullanılabilir
• Copilot Chat kullanımı, GitHub Copilot Preview şartları ve şeffaflık bildirimini kabul etmek anlamına gelir
• Kullanıcının kodunda mülkiyet korunur ve bu kod, GitHub Copilot'un diğer kullanıcılarına önerilen kod olarak kullanılmaz

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Burada kullandıkları sistem prompt şablonuna ait bağlantı paylaşılmış: bağlantı

  • Geliştiricinin imleç konumunu ${CURSOR_TAG} ile işaretleme özelliğinin açıklamasını öğrendim; bunun, geliştiricinin kod içinde nereye odaklandığını anlamada önemli biçimde kullanılması ilginç bir bilgi

• VS Code'daki Copilot birçok açıdan beklentinin altında kalıyor ve Microsoft düzeyinde beklenen cilalı olgunluğa sahip görünmüyor

  • Agent mode eklendikten sonra da böyle hissedip hissetmediğini merak ediyorum; benim deneyimimde kullanım hissi oldukça tatmin edici. Gemini CLI ya da cline'ı henüz denemedim ama Copilot'tan daha iyi olacaklarını sanmıyorum

  • Eskiden Microsoft'tan beklentim olurdu ama son 15 yılda çıkan ürünlere bakınca böyle bir beklenti taşımak zor

• Birisi Copilot Chat'in prompt'ları ve yanıtları nasıl işlediğine dair karar ağacını yapay zekayla analiz etse güzel olurdu

  • Ben de Copilot Chat'in çalışma akışını çok merak ediyorum; şimdilik araçlara[0] ve prompt'lara[1] bakıyor, koddaki çağrı yolunu izliyorum
  • Ana akışta kullanıcı ask ya da edit seçtiğinde AskAgentIntent.handleRequest ve EditAgentIntent.handleRequest içine giriliyor; ardından DefaultIntentRequestHandler.getResult() içinde instance oluşturulup intent çağrılıyor ve runWithToolCalling döngüsü yürütülüyor. Prompt'lar ve araç yanıtları .tsx olarak render ediliyor
  • İlgili dosya bağlantıları arasında createFileTool.tsx, editCodePrompt.tsx ve toolCallingLoop.ts var

• Copilot Chat aslında yalnızca Microsoft SaaS'in frontend'i; gerçekten önemli kısım GitHub Copilot API'nin arkasında saklı olduğu için buna gerçek anlamda açık kaynak demek zor. Bu LLM'in tasarımına ya da eğitim verisine kimse erişemiyor, self-hosting de mümkün değil; sonuçta bu sadece bir başka abonelik modeli reklamı ve kişisel verileri üçüncü taraflara aktaran bir yapı, topluluk değeri ya da kamusal faydası yok

  • Bu görüşe katılmıyorum; tüm ticari SOTA LLM modelleri genel olarak benzer kod kalitesi ve benzer sınırlamalar gösteriyor. Asıl fark, anlamlı bağlam bilgisinin nasıl iletildiği ve sonucun nasıl işlendiği yapısında ortaya çıkıyor. Dosya içeriğini tekrar tekrar LLM'e veren bir ajanı herkes yapabilir ama sadece bu yaklaşımla iyi bir kodlama ajanı ortaya çıkmıyor

  • Bu eleştirinin mantığını takip etmekte zorlanıyorum. Açık kaynak kelimenin tam anlamıyla kaynağı açmak demek; bunun kullanıcı için ne kadar faydalı olduğu ayrı bir konu

  • Açık kaynağın anlamının kaynak kodunu yayımlamak olduğunu düşünüyorum; özellikle bu noktada neden eleştiri yapıldığını anlamıyorum

  • Copilot Chat'in yalnızca frontend olduğu noktasına katılıyorum ama frontend'in kendisinin açık kaynak olması da kamusal bir değer üretir; böylece birinin en baştan yeni bir UI yapmak zorunda kalmaması sağlanır. Ayrıca LLM tasarımı ya da eğitim verisinin de açık kaynak olması gerektiği yönündeki eleştiri fazla zorlayıcı; gerçekçi olarak açık kaynak topluluğunun bu ölçekte hesaplama kaynağını işletme gücü yok

  • Son yorumlarda "AI" API'lerine yönelik şikayetleri sık görüyorum; geliştirici olmadığım için bunu anlamak zor, ama geçmişte benim de "Web API"'lere yönelik benzer şikayetlerim olmuştu

  • Eskiden web sitelerinde API yoktu; insanlar web üzerinde açık olan bilgileri doğrudan scrape ederdi. Bu yöntem, site var olduğu ve kayıt gerektirmediği sürece mümkündü

  • Buna karşılık Web API'ler genellikle e-posta toplama, kullanım takibi, hesap kısıtları ve ücret planlarıyla erişimi sınırlar. Üstelik bazen API'nin haber verilmeden kapatılması riski de vardır

  • Bir sitenin verisini topluca indirebilme seçeneği ise yalnızca bazı devlet siteleri, Wikipedia dump'ları gibi az sayıda yerde bulunur

  • Aynı durum LLM'lere de API üzerinden uygulanıyor; model ağırlıkları gibi iç veriler açıklanmadan, kullanıcıya sadece hesap açma ve abonelik üzerinden kamusal bilgiye dolaylı erişim veriliyor. Veriler sunucuda duruyor ama doğrudan alınamıyor

  • Sonuçta geliştiricilerin savunduğu bu araç ve teknolojiler, dönüp yine geliştiricilerin aleyhine işlemeye başlamış olabilir mi diye düşündürüyor