cn claudenews Ara /

Microsoft · GitHub · Pearson VUE · Türkçe Hazırlık

GH-600 Hazırlık — GitHub Agentic AI Developer

GH-600 (GitHub Certified: Agentic AI Developer) sınavına sıfırdan hazırlık. 6 resmi domain'i ağırlıklarına göre işleyen 33 ders, ~150 soruluk Türkçe açıklamalı havuz ve gerçek sınav formatında (120 dk / 700 puan) tam mock simülasyonu. Bu kurs Anthropic'in resmi kursu değil — bu sınav Microsoft Pearson VUE üzerinden alınır; kurs unofficial Türkçe rehberdir.

0 / 33 ders tamamlandı (0%)
İlk dersten başla → ← Tüm kurslar
Course roadmap

Kursun yapısı

  1. M0

    Sınava giriş & kayıt

    GH-600 nedir, nasıl çalışır, nasıl kaydolursun?

  2. M1

    GitHub & AI temelleri

    Sıfırdan GitHub, Actions, Copilot ve agentic AI temelleri.

  3. M2

    Domain 1 — Mimari & SDLC

    Agent'ı SDLC'ye doğru noktadan nasıl sokarsın?

  4. M3

    Domain 2 — Tool & MCP (en ağır)

    MCP allow list, registry, remote server ve least-privilege.

  5. M4

    Domain 3 — Memory & state

    Memory stratejisi, drift, resume ve durable artifact.

  6. M5

    Domain 4 — Eval & tuning

    Başarı kriteri, otomatik tarama, root cause sınıflandırma.

  7. M6

    Domain 5 — Multi-agent

    Orchestration, isolation, çakışma çözümü, recovery.

  8. M7

    Domain 6 — Guardrails

    Otonomi seviyeleri, HITL, branch/env protection.

  9. M8

    Sınav günü

    Tam mock, Pearson VUE kaydı, sertifika ve LinkedIn.

M0

Sınava giriş & kayıt

3 ders
  1. 01

    GH-600 nedir ve neden almalısın?

    What is GH-600 and why take it?

    ⏱ 10 dakika ○
  2. 02

    Sınav mekaniği ve Pearson VUE kaydı

    Exam mechanics and Pearson VUE registration

    ⏱ 12 dakika ○
  3. 03

    4 haftalık çalışma planı ve öz değerlendirme

    4-week study plan and self-assessment

    ⏱ 10 dakika ○
M1

Önkoşul: GitHub & AI temelleri

4 ders
  1. 04

    GitHub temelleri — repo, branch, PR, koruma

    GitHub fundamentals — repo, branch, PR, protection

    ⏱ 12 dakika ○
  2. 05

    GitHub Actions — agent'ın yürütme ortamı

    GitHub Actions — the agent's execution environment

    ⏱ 12 dakika ○
  3. 06

    GitHub Copilot ekosistemi — completion'dan agent'a

    The GitHub Copilot ecosystem — from completion to agent

    ⏱ 12 dakika ○
  4. 07

    Agentic AI 101 — agent nedir, ne değildir

    Agentic AI 101 — what an agent is and isn't

    ⏱ 10 dakika ○
M2

Domain 1 — Agent mimarisi & SDLC (%15-20)

4 ders
  1. 08

    Domain 1 özeti — agent'ı SDLC'ye doğru sokmak

    Domain 1 — integrating agents into the SDLC correctly

    ⏱ 18 dakika ○
  2. 09

    Plan-then-act derin — yapılandırılmış plan ve validasyon

    Plan-then-act deep dive — structured plan and validation

    ⏱ 15 dakika ○
  3. 10

    Observability ve inspectable artifact — agent'ın izi

    Observability and inspectable artifacts — the agent's trail

    ⏱ 13 dakika ○
  4. 11

    Lab — Copilot custom agent + plan-then-act + branch protection

    Lab — Copilot custom agent + plan-then-act + branch protection

    ⏱ 30 dakika (uygulamalı) ○
M3

Domain 2 — Tool & MCP (%20-25, EN AĞIR)

6 ders
  1. 12

    Domain 2 özeti — Tool seçimi, MCP, ortam & güvenli yürütme

    Domain 2 — Tool selection, MCP, environment & safe execution

    ⏱ 22 dakika ○
  2. 13

    MCP derin — Allow list, registry, GitHub remote server

    MCP deep dive — Allow list, registry, GitHub remote server

    ⏱ 16 dakika ○
  3. 14

    Tool permissions ve least-privilege üçlüsü

    Tool permissions and the least-privilege triad

    ⏱ 14 dakika ○
  4. 15

    Actions trigger, scope ve execution context

    Actions triggers, scope, and execution context

    ⏱ 13 dakika ○
  5. 16

    Retry → rollback → escalation zinciri (Domain 2 imza)

    Retry → rollback → escalation chain (Domain 2 signature)

    ⏱ 14 dakika ○
  6. 17

    Lab — Remote MCP + allow list + Actions trigger + escalation

    Lab — Remote MCP + allow list + Actions trigger + escalation

    ⏱ 40 dakika (uygulamalı) ○
M4

Domain 3 — Memory & state (%10-15)

3 ders
  1. 18

    Domain 3 özeti — Bellek, durum, drift ve süreklilik

    Domain 3 — Memory, state, drift, and continuity

    ⏱ 16 dakika ○
  2. 19

    Durable artifact, resume pattern ve GitHub eşlemesi

    Durable artifacts, resume pattern, and GitHub mapping

    ⏱ 13 dakika ○
  3. 20

    Drift detection, stale context, multi-tool continuity

    Drift detection, stale context, multi-tool continuity

    ⏱ 12 dakika ○
M5

Domain 4 — Eval & tuning (%15-20)

4 ders
  1. 21

    Domain 4 özeti — Başarı kriteri, otomatik tarama, root cause, tuning

    Domain 4 — Success criteria, automated scanning, root cause, tuning

    ⏱ 18 dakika ○
  2. 22

    Başarı kriteri, eval sinyalleri, otomatik tarama

    Success criteria, evaluation signals, automated scanning

    ⏱ 13 dakika ○
  3. 23

    RCA üçlü sınıflandırması — reasoning / tool misuse / context

    RCA triad — reasoning / tool misuse / context

    ⏱ 13 dakika ○
  4. 24

    Hedefli tuning — instruction, tool access, memory üçgeni

    Targeted tuning — instructions, tool access, memory triangle

    ⏱ 13 dakika ○
M6

Domain 5 — Multi-agent koordinasyon (%15-20)

3 ders
  1. 25

    Domain 5 özeti — Orchestration, isolation, recovery, lifecycle

    Domain 5 — Orchestration, isolation, recovery, lifecycle

    ⏱ 16 dakika ○
  2. 26

    Orchestration pattern'leri ve isolation derin

    Orchestration patterns and isolation deep dive

    ⏱ 13 dakika ○
  3. 27

    Multi-agent recovery ve lifecycle yönetimi

    Multi-agent recovery and lifecycle management

    ⏱ 13 dakika ○
M7

Domain 6 — Guardrails & accountability (%10-15)

3 ders
  1. 28

    Domain 6 özeti — Otonomi seviyeleri, HITL, hız vs güvenlik

    Domain 6 — Autonomy levels, HITL, velocity vs safety

    ⏱ 16 dakika ○
  2. 29

    Otonomi matrix — risk × reversibility tablosu

    Autonomy matrix — risk × reversibility table

    ⏱ 13 dakika ○
  3. 30

    HITL pratiği — anlamlı onay vs hız öldüren onay

    HITL practice — meaningful approval vs velocity-killing approval

    ⏱ 13 dakika ○
M8

Sınav günü

3 ders
  1. 31

    Tam mock sınav — 120 dk, 700/1000

    Full mock exam — 120 min, 700/1000

    ⏱ 120 dakika ○
  2. 32

    Pearson VUE prosedürü ve sınav günü kontrol listesi

    Pearson VUE procedure and exam day checklist

    ⏱ 10 dakika ○
  3. 33

    Sertifika alma ve LinkedIn'e ekleme

    Earning the certificate and adding to LinkedIn

    ⏱ 10 dakika ○