Yapay Zeka İş Görenlerinde Modüler Yetenek Devrimi: Agent Skills ve VS Code Entegrasyonu
Murat Karakaya | 30 Aralık 2025 Çalışma Odası Özeti
Merhaba değerli okurlar ve Murat Karakaya Akademi takipçileri. 2025 yılının bu son "Çalışma Odası" yayınında, yapay zeka dünyasında çığır açan bir mimariyi, Anthropic tarafından önerilen ve artık standart VS Code sürümlerinde de tam destekle yerini alan Agent Skills (İş Gören Yetenekleri) protokolünü derinlemesine inceledik. Bu yazı, YouTube kanalımızda gerçekleştirdiğimiz modüler ajan mimarisi eğitiminin en güncel ve teknik detaylarını içeren kapsamlı bir özetidir.
Neden Agent Skills? "Spagetti Prompt" ve Bağlam Kayması Sorunu
Yapay zeka modelleriyle (LLM) çalışan geliştiricilerin en büyük kabusu, projenin büyümesiyle birlikte kontrol edilemez hale gelen talimat listeleridir. Model her yeni sohbette tüm proje kurallarını, kod standartlarını ve araç tanımlarını okumaya zorlandığında şu teknik darboğazlar oluşur:
- Bağlam Kayması (Context Drift): Model, çok fazla talimat arasında asıl görevinden sapabilir.
- Token İsrafı: Her istekte binlerce satırlık sistem talimatı göndermek maliyeti artırır ve hızı düşürür.
- Statik Yapı: Geleneksel "Prompt"lar statiktir; modelin o anki ihtiyacına göre şekillenmezler.
Agent Skills, bu problemleri modülerlik ve dinamik keşif ile çözerek, yapay zekayı "her şeyi bilen ama kafası karışık" bir asistandan, "ihtiyacı olduğunda doğru araca ulaşan" kıdemli bir iş gören (agent) seviyesine taşır.
Görsel: Yapay Zeka İş Görenlerinin Dinamik Yetenek Seçimini Temsil Eden Teknik Şema
Teknik Derinlik: Agent Skills Nasıl Çalışır?
Agent Skills protokolü, Aşamalı İfşa (Progressive Disclosure) prensibi üzerine kuruludur. Bu, modelin bilişsel yükünü optimize eden üç katmanlı bir süreçtir:
1. Dinamik Keşif (Metadata Layer)
Model, projenizdeki .github/skills dizinini tarar. Sadece skill.md dosyalarının en başındaki YAML metadata kısmını okur. Burada tanımlanan name ve description, ajanın hangi yeteneği ne zaman kullanacağına karar verdiği "etiket"lerdir.
2. Bağlamsal Yükleme (Activation Layer)
Kullanıcı "API'yi refactor et" dediğinde, ajan sadece bu işle ilgili yeteneğin talimatlarını hafızasına çeker. Diğer tüm yetenekler (UI tasarımı, veri analizi vb.) pasif kalır, böylece bağlam penceresi tertemiz kalır.
3. Kod Yürütme ve Araç Kullanımı (Execution Layer)
Bir yetenek sadece metin değildir. İçerisinde Python scriptleri veya komut satırı araçları (FFmpeg, Docker vb.) barındırabilir. Ajan, yetenek klasörü içindeki bu araçları yerel makinede güvenli bir şekilde çalıştırarak gerçek eylemler gerçekleştirir.
Bir Yeteneğin Anatomisi
Etkili bir skill.md dosyası oluşturmak için şu teknik yapı takip edilmelidir:
name: api_refactor_expert
description: "Express.js kodlarını Fastify mimarisine dönüştürmek ve performans optimizasyonu yapmak için kullanılır."
---
# Talimatlar
- Dönüşüm sırasında 'fastify-autoload' yapısını tercih et.
- Şema doğrulama için Joi yerine TypeBox kullan.
# Örnekler
[Girdi ve çıktı kod örnekleri buraya gelir]
Buradaki description alanı hayati önem taşır. Yapay zeka iş göreninin bu yeteneği seçmesi için bu açıklamanın çok net ve işlevsel olması gerekir.
VS Code Entegrasyonu ve Kurulum
Artık Insider sürümüne ihtiyaç duymadan, standart VS Code üzerinde Agent Skills yapısını kurabilirsiniz. Bunun için ana dizininizde şu yapıyı kurgulamanız yeterlidir:
- .github/skills/
- ├── pdf_manager/ (Yetenek Klasörü)
- │ ├── skill.md (Talimatlar ve Metadata)
- │ └── merge_pdf.py (Çalıştırılabilir Betik)
- └── code_reviewer/
- └── skill.md
VS Code Settings (Ayarlar) kısmından "Chat: Use Agent Skills" aramasını yaparak özelliğin aktif olduğunu doğrulayabilirsiniz. Bu ayar aktif olduğunda, Copilot veya Claude tabanlı ajanlar otomatik olarak bu dizini taramaya başlar.
Neden Gelecek Bu Protokolde?
Agent Skills'i MCP (Model Context Protocol) ile kıyasladığımızda, en büyük avantajının "Sıfır Altyapı Maliyeti" olduğunu görüyoruz. MCP için bir sunucu yönetmeniz gerekirken, Agent Skills için sadece bir klasör yönetirsiniz.
Ayrıca, bu yetenekler projenizin bir parçası olduğu için Git (Versiyon Kontrol Sistemi) ile takip edilebilir. Takımınıza yeni katılan birine proje kurallarını anlatmak yerine, ona Agent Skills içeren bir depo (repository) teslim edersiniz ve yapay zeka asistanı o kuralları saniyeler içinde öğrenir.
Son Söz: Akıllı Asistandan Akıllı İş Görene
Agent Skills, yapay zeka ile etkileşimimizi kökten değiştiriyor. Artık modelleri sadece metinlerle beslemiyoruz; onlara gerçek dünyada iş yapabilecekleri birer "yetkinlik seti" kazandırıyoruz. VS Code'un bu protokolü standart hale getirmesi, bireysel geliştiriciler ve büyük yazılım ekipleri için verimlilikte devasa bir sıçrama anlamına geliyor.
Eğitimin tüm teknik detayları ve canlı uygulama demosu için YouTube videomuzu izlemeyi unutmayın!
