Prompt-response akışı

Uçtan uca prompt-response akışı

1. Kullanıcı yazar / Tab'a basar / Chat gönderir
        ↓
2. IDE eklentisi context toplar (aktif dosya, neighboring tabs)
        ↓
3. Prompt yapılandırılır (prefix + suffix + instructions)
        ↓
4. HTTPS üzerinden GitHub Copilot API'ye gönderilir
        ↓
5. GitHub proxy katmanı:
   ├── Kimlik doğrulama (token geçerli mi?)
   ├── Rate limit kontrolü
   ├── Content exclusion filtresi
   └── Input güvenlik taraması
        ↓
6. LLM'e iletilir → token tahmin döngüsü
        ↓
7. Yanıt proxy'e döner:
   ├── Duplicate detection (public code matching)
   ├── Output güvenlik filtresi
   └── Post-processing (format düzenlemesi)
        ↓
8. IDE'de öneri gösterilir

Güvenlik filtreleri nerede çalışır?

Input tarafında:

• Personal data (isim, e-posta, kredi kartı) tespit edilirse istek değiştirilebilir
• Content exclusion listesindeki dosya içerikleri buradan çıkarılır

Output tarafında:

• Duplicate detection: Önerinin büyük bir kısmı public repo koduna benziyorsa öneride license header gösterilir veya öneri kısmen değiştirilir
• Harmful code: Güvenlik açığı içeren kodlar için uyarı gösterilebilir

Token ve latency

• Copilot inline completion için yaklaşık 300-500ms latency hedefler
• Çok uzun context (büyük dosya + çok sekme) latency’yi artırır
• Chat modunda yanıt akımlı (streaming) gelir — tam yanıt beklenmez

Pratik sonuçlar

Durum	Etki	İyi pratik
Çok fazla sekme açık	Truncation → zayıf öneri	İlgili sekmeleri tut, geri kalanları kapat
Çok uzun prompt	Yüksek latency	Prompt’u kısa ve net tut
Hassas veri context’te	Güvenlik riski	Content exclusion uygula

Sırada ne var?

Bir sonraki derste telemetri ve veri toplama — Copilot hangi veriyi toplar, nerede saklar ve nasıl opt-out edilir.