VS Code Copilot'ta Maliyet Odaklı Agent Kullanımı

Son güncelleme: Ocak 2026

Hızlı Bakış

Ne: VS Code GitHub Copilot'ta custom agent'lar oluşturarak maliyeti %70'e kadar düşürme stratejisi

Neden: Her soruda en güçlü (ve pahalı) modeli kullanmak gereksiz - basit sorular basit cevaplar gerektirir

Nasıl: Farklı karmaşıklık seviyelerine özel agent'lar tanımlayarak doğru tool'u doğru iş için kullanmak

Kimler için: GitHub Copilot kullanan tüm geliştiriciler, özellikle kurumsal lisans kullananlar

Sorun: Her Şeye Balyozla Vurmak

Copilot kullanırken fark ettiniz mi? "Bu değişken ne işe yarıyor?" gibi 3 saniyede cevaplanabilecek sorulara bile aynı güçlü (ve pahalı) model yanıt veriyor.

Düşünsenize: Bir dosyada sadece fonksiyon isimlerini listelemek istiyorsunuz, sistem size detaylı analiz yapıyor. "React hook nedir?" diye soruyorsunuz, size 500 kelimelik makale yazıyor.

Bu yaklaşımın iki problemi var:

💰 Maliyet: Enterprise Copilot lisanslarında her token paraya mal oluyor. Basit sorular için kompleks reasoning gereksiz.

⏱️ Zaman: Basit cevap 200ms'de gelebilirken, 2-3 saniye bekliyorsunuz. Günde 50 soru soruyorsanız, bu dakikalar ediyor.

Çözüm: Agent Hiyerarşisi

VS Code Copilot'ta custom agent'lar tanımlayabiliyorsunuz. Her agent'a farklı talimatlar ve davranış kuralları verebilirsiniz. Bu özelliği akıllıca kullanarak bir "maliyet piramidi" oluşturabilirsiniz:

    ⚠️ @x-expert (Nadir kullan)
        Karmaşık analiz
        💰💰💰💰
        
    📝 @x-coder / @x-docs  
       Kod yazma & dokümantasyon
       💰💰
       
    ⚡ @x-quick (Varsayılan)
       Basit sorular - %80 kullanım
       💰

Fikir basit: Çoğu sorunuz aslında basit. "X nedir?", "Y'nin syntax'ı nasıldı?", "Şu dosyada kaç fonksiyon var?" gibi sorular tüm sorgularınızın %70-80'ini oluşturuyor olabilir.

Pratikte Nasıl Çalışıyor?

Adım 1: Agent Dosyalarını Oluşturun

Projenizde .github/agents/ klasörü oluşturun. Her agent için ayrı bir markdown dosyası:

Proje Klasör Yapısı:

my-project/
├── .github/
│   ├── agents/
│   │   ├── quick.md      # Basit sorular için
│   │   ├── coder.md      # Kod yazma için
│   │   ├── docs.md       # Dokümantasyon için
│   │   └── expert.md     # Karmaşık analiz için
│   └── copilot-instructions.md  # Genel kurallar
├── src/
└── ...

Şimdi her bir agent dosyasını oluşturalım:

.github/agents/quick.md

---
name: x-quick
description: Fast answers for simple questions
model: Claude Sonnet 4.5 (copilot)
---

# Quick Assistant

You are a fast, concise assistant.

## Rules
- Keep answers SHORT (max 5 lines)
- No lengthy explanations
- If question is complex, say "Use @expert for this"
- Perfect for: lists, simple lookups, quick facts

## Examples
- "What is X?" → 1-2 sentence answer
- "List all Y" → bullet list
- "Show me Z" → direct answer

.github/agents/coder.md

---
name: x-coder
description: Code generation and debugging
model: Claude Sonnet 4.5 (copilot)
---

# Coder Agent

You write clean, working code.

## Rules
- Write minimal, working code first
- Add comments only where necessary
- Follow language best practices
- Test edge cases

## Process
1. Understand requirement
2. Write simplest solution
3. Add error handling
4. Provide usage example

.github/agents/docs.md

---
name: x-docs
description: Documentation and technical writing
model: Claude Sonnet 4.5 (copilot)
---

# Documentation Agent

You generate clear, structured documentation.

## Rules
- Use proper markdown formatting
- Include code examples
- Add tables when comparing things
- Structure: Overview → Details → Examples

## Output Format
Always structure docs as:
1. **Overview** - What is it
2. **Usage** - How to use
3. **Examples** - Code samples
4. **Notes** - Edge cases

.github/agents/expert.md

---
name: x-expert
description: Complex analysis and architecture (EXPENSIVE - use sparingly)
model: Claude Sonnet 4.5 (copilot)
---

# Expert Agent

You handle complex, multi-step problems that other agents cannot solve.

## When to Use Me
- Architecture decisions
- Complex debugging
- Multi-system analysis
- Problems other agents failed to solve

## Rules
- Think step by step
- Consider all angles
- Provide detailed reasoning
- This is expensive - make it count

## Warning
⚠️ Only use this agent when @quick, @docs, or @coder cannot help.

Adım 2: Copilot Instructions'a Kılavuz Ekleyin

.github/copilot-instructions.md dosyasına agent seçim rehberi ekleyin:

# Copilot Custom Instructions

## Agent Selection Guide

**@x-quick** → Simple questions, lookups
**@x-docs** → Documentation generation  
**@x-coder** → Code writing & debugging
**@x-expert** → Complex analysis only

## Cost Reminder

@quick   = 💰      (use most)
@docs    = 💰💰    
@coder   = 💰💰    
@expert  = 💰💰💰💰 (use sparingly)

Start with @quick. Escalate only if needed.

Kullanım Örnekleri

Senaryo 1: Basit Soru

❌ Eski alışkanlık:

> What is a unit test?
[Copilot uzun uzadıya açıklama yapıyor, örnekler veriyor...]

✅ Yeni yaklaşım:

@x-quick what is unit test yazdığınızda, agent kısa ve öz cevap veriyor:

A unit test is a small, isolated test that verifies a single function or method works correctly. It checks individual "units" of code independently from the rest of the system. Unit tests are fast, automated, and help catch bugs early during development.

5 satırda bitti. İhtiyacınız olan buydu zaten.

Senaryo 2: Kod Yazma

✅ Doğru agent:

> @x-coder write a function to validate email

function validateEmail(email: string): boolean {
  const regex = /^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/;
  return regex.test(email);
}

// Usage: validateEmail("test@example.com") // true

Senaryo 3: Karmaşık Mimari Kararı

✅ Expert gerçekten gerekli:

> @x-expert We have a monolith with 50k daily users.
> Should we migrate to microservices? What are the tradeoffs?

[Detaylı analiz, pros/cons, timeline önerisi...]

Bu soru için uzun, düşünülmüş cevap gerekli. Expert agent burada değerini gösteriyor.

VS Code'da Nasıl Görünüyor?

Agent'ları tanımladıktan sonra VS Code'da chat panelinde mode dropdown'una tıklayınca custom agent'larınız görünüyor:

Gördüğünüz gibi varsayılan modların (Agent, Ask, Edit, Plan) yanında tanımladığımız custom agent'lar da listede:

• x-coder - Kod yazma için
• x-docs - Dokümantasyon için
• x-expert - Karmaşık analizler için
• x-quick - Basit sorular için

Mode seçimi için dropdown'a tıklayıp istediğiniz agent'ı seçebilir veya direkt @x-quick yazarak başlayabilirsiniz.

💡 İpucu: "Configure Custom Agents..." seçeneğine tıklayarak mevcut agent'larınızı düzenleyebilir veya yenilerini ekleyebilirsiniz.

Maliyet Karşılaştırması

Gerçek bir haftalık kullanım senaryosu düşünelim:

Eski Yöntem (Tek agent):

• Günde 40 soru × 5 gün = 200 soru
• Ortalama response: 300 token
• Toplam: 60,000 token/hafta

Yeni Yöntem (Agent hiyerarşisi):

• 160 soru @x-quick (80%): 50 token avg = 8,000 token
• 24 soru @x-coder (12%): 200 token avg = 4,800 token
• 12 soru @x-docs (6%): 250 token avg = 3,000 token
• 4 soru @x-expert (2%): 500 token avg = 2,000 token
• Toplam: 17,800 token/hafta

Tasarruf: ~%70 🎉

Tabii bu tahmini rakamlar - gerçek tasarruf kullanım alışkanlıklarınıza göre değişir. Ama mantık aynı: çoğu sorunuz basit, basit sorulara basit cevaplar yeterli.

Dikkat Edilmesi Gerekenler

1. Yanlış Agent Seçimi

"Bana mikroservis mimarisi tasarla" diye @x-quick'e sorarsanız, eksik cevap alırsınız. Agent kendisi de uyarabilir ama siz de dikkatli olun.

2. Escalation Alışkanlığı

@x-quick yetersiz kaldığında, cevabı "geliştir" demek yerine doğru agent'a geçin. "More detail please" demek aynı agent'ı zorlar, @x-expert'e sormak daha verimli.

3. Takım Standardizasyonu

Eğer takım olarak kullanıyorsanız, herkesin aynı agent tanımlarını kullanması önemli. .github/agents/ klasörünü repo'ya commit edin.

Bonus: Agent Seçim Cheat Sheet

Şu kılavuzu masanıza veya monitörünüze asabilirsiniz:

⚡ @x-quick kullan:

• "X nedir?"
• "Y'nin syntax'ı?"
• "Z listele"
• Tek cümlelik sorular

📝 @x-docs kullan:

• README oluştur
• API dokümantasyonu
• Kullanım kılavuzu

💻 @x-coder kullan:

• Fonksiyon/component yaz
• Bug düzelt
• Refactor öner

🧠 @x-expert kullan:

• Mimari kararlar
• Karmaşık debugging
• "Neden böyle oldu?" soruları
• Diğerleri çözemedi

Sonuç

GitHub Copilot güçlü bir araç ama her güçlü araç gibi verimli kullanılması gerekiyor. Custom agent'lar ile:

• Basit sorulara hızlı cevaplar alırsınız
• Token maliyetinizi ciddi oranda düşürürsünüz
• Response süreleriniz kısalır
• Gerçekten karmaşık işlere odaklanabilirsiniz

Başlamak için sadece 4 markdown dosyası oluşturmanız yeterli. Bir deneyin, farkı göreceksiniz.

Kaynaklar

Dokümantasyon:

• GitHub Copilot Custom Instructions - Resmi GitHub dokümantasyonu

İlgili Kavramlar:

• Custom Agents (VS Code Copilot özelliği)
• Prompt Engineering (agent talimatları yazmak aslında prompt mühendisliği)
• Token-based pricing (neden maliyet önemli)

Bu makale kendi Copilot kullanım deneyimlerimize dayanmaktadır. Gerçek maliyet tasarrufları kullanım paternlerinize göre değişebilir.