yusufkaraaslan--skill_seekers/README.tr.md

Skill Seekers

English | 简体中文 | 日本語 | 한국어 | Español | Français | Deutsch | Português | Türkçe | العربية | हिन्दी | Русский

⚠️ Makine çevirisi bildirimi

Bu belge yapay zeka tarafından otomatik olarak çevrilmiştir. Kaliteyi sağlamak için çaba göstermemize rağmen, hatalı ifadeler bulunabilir.

Çeviriyi iyileştirmemize yardımcı olmak için GitHub Issue #260 üzerinden geri bildirimlerinizi paylaşabilirsiniz!

🧠 Yapay zeka sistemleri için veri katmanı. Skill Seekers; dokümantasyon sitelerini, GitHub depolarını, PDF'leri, videoları, Jupyter not defterlerini, vikileri ve 10'dan fazla diğer kaynak türünü yapılandırılmış bilgi varlıklarına dönüştürür — AI Yetenekleri (Claude, Gemini, OpenAI), RAG hatları (LangChain, LlamaIndex, Pinecone) ve AI kodlama asistanları (Cursor, Windsurf, Cline) için saatler değil dakikalar içinde hazır hale getirir.

🌐 SkillSeekersWeb.com'u Ziyaret Edin - 24'ten fazla hazır yapılandırmayı inceleyin, kendi yapılandırmalarınızı paylaşın ve tam dokümantasyona erişin!

📋 Geliştirme Yol Haritası ve Görevleri Görüntüleyin - 10 kategoride 134 görev, istediğinizi seçip katkıda bulunun!

🌐 Ekosistem

Skill Seekers çoklu depo projesidır. Her şeyin bulunduğu yerler:

Depo	Açıklama	Bağlantılar
Skill_Seekers	Ana CLI ve MCP sunucusu (bu depo)	PyPI
skillseekersweb	Web sitesi ve belgeler	Site
skill-seekers-configs	Topluluk yapılandırma deposu
skill-seekers-action	GitHub Action CI/CD
skill-seekers-plugin	Claude Code eklentisi
homebrew-skill-seekers	macOS için Homebrew tap

Katkıda bulunmak ister misiniz? Web sitesi ve yapılandırma depoları yeni katkıda bulunanlar için harika başlangıç noktalarıdır!

🧠 Yapay Zeka Sistemleri İçin Veri Katmanı

Skill Seekers, evrensel bir ön işleme katmanıdır ve ham dokümantasyon ile onu tüketen tüm yapay zeka sistemleri arasında yer alır. İster Claude yetenekleri, ister LangChain RAG hattı, ister Cursor .cursorrules dosyası oluşturuyor olun — veri hazırlık süreci aynıdır. Bir kez yaparsınız, tüm hedef platformlara dışa aktarırsınız.

# Tek komut → yapılandırılmış bilgi varlığı
skill-seekers create https://docs.react.dev/
# veya: skill-seekers create facebook/react
# veya: skill-seekers create ./my-project

# Herhangi bir AI sistemine dışa aktar
skill-seekers package output/react --target claude      # → Claude AI Yeteneği (ZIP)
skill-seekers package output/react --target langchain   # → LangChain Documents
skill-seekers package output/react --target llama-index # → LlamaIndex TextNodes
skill-seekers package output/react --target cursor      # → .cursorrules
skill-seekers package output/react --target ibm-bob     # → IBM Bob yetenek dizini

Oluşturulan Çıktılar

Çıktı	Hedef	Kullanım Alanı
Claude Yeteneği (ZIP + YAML)	--target claude	Claude Code, Claude API
Gemini Yeteneği (tar.gz)	--target gemini	Google Gemini
OpenAI / Custom GPT (ZIP)	--target openai	GPT-4o, özel asistanlar
LangChain Documents	--target langchain	QA zincirleri, ajanlar, alıcılar
LlamaIndex TextNodes	--target llama-index	Sorgu motorları, sohbet motorları
Haystack Documents	--target haystack	Kurumsal RAG hatları
Pinecone-hazır (Markdown)	--target markdown	Vektör yükleme
ChromaDB / FAISS / Qdrant	--target chroma/faiss/qdrant	Yerel vektör veritabanları
IBM Bob Yeteneği (dizin)	--target ibm-bob	IBM Bob proje/global yetenekleri
Cursor .cursorrules	--target markdown → SKILL.md'yi kopyala	Cursor IDE .cursorrules
Windsurf / Cline / Continue	--target claude → kopyala	VS Code, IntelliJ, Vim

Neden Önemli

• ⚡ %99 daha hızlı — Günlerce süren manuel veri hazırlığı → 15–45 dakika
• 🎯 AI Yetenek kalitesi — Örnekler, desenler ve kılavuzlar içeren 500+ satırlık SKILL.md dosyaları
• 📊 RAG-hazır parçalar — Kod bloklarını koruyan ve bağlamı sürdüren akıllı parçalama
• 🎬 Videolar — YouTube ve yerel videolardan kod, altyazı ve yapılandırılmış bilgi çıkarma
• 🔄 Çoklu kaynak — 18 kaynak türünü (dokümantasyon, GitHub, PDF, video, not defterleri, vikiler ve daha fazlası) tek bir bilgi varlığında birleştirme
• 🌐 Bir hazırlık, her hedef — Yeniden tarama yapmadan aynı varlığı 21 platforma dışa aktarma
• ✅ Savaşta test edilmiş — 3.700+ test, 24+ çerçeve ön ayarı, üretime hazır

🚀 Hızlı Başlangıç (3 Komut)

# 1. Kurulum
pip install skill-seekers

# 2. Herhangi bir kaynaktan yetenek oluştur
skill-seekers create https://docs.django.com/

# 3. AI platformunuz için paketle
skill-seekers package output/django --target claude

İşte bu kadar! Artık kullanıma hazır output/django-claude.zip dosyanız var.

# Zenginleştirme için farklı bir AI ajanı kullan (varsayılan: claude)
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent kimi
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent codex
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent-cmd "my-custom-agent run"

🛰️ AI destekli proje taraması (yeni)

scan komutunu herhangi bir projeye yöneltin; bir AI ajanı projenin manifest dosyalarını, README'sini, Dockerfile/CI dosyalarını ve örneklenmiş kaynak içe aktarımlarını okur — ardından algılanan her çerçeve için bir yapılandırma ve kendi kodunuz için bir <project>-codebase.json üretir. Algılanan sürümü sabitler, böylece yeniden çalıştırmalar sürüm artışlarını raporlar:

skill-seekers scan ./my-react-app --out ./configs/scanned/
# → react.json, vite.json, tailwind.json, jest.json, my-react-app-codebase.json

# Ardından istediğinizi oluşturun
skill-seekers create ./configs/scanned/react.json

Bir algılamanın mevcut ön ayarı yoksa AI sıfırdan bir yapılandırma üretir; çıkışta bunu isteğe bağlı olarak topluluk kayıt deposuna geri yayınlayabilirsiniz.

Diğer Kaynaklar (18 Desteklenen)

# GitHub deposu
skill-seekers create facebook/react

# Yerel proje
skill-seekers create ./my-project

# PDF belgesi
skill-seekers create manual.pdf

# Word belgesi
skill-seekers create report.docx

# EPUB e-kitap
skill-seekers create book.epub

# Jupyter Not Defteri
skill-seekers create notebook.ipynb

# OpenAPI spec
skill-seekers create openapi.yaml

# PowerPoint sunumu
skill-seekers create presentation.pptx

# AsciiDoc belgesi
skill-seekers create guide.adoc

# Yerel HTML dosyası (uzantıdan otomatik algılanır)
skill-seekers create page.html

# HTML dosyalarından oluşan bütün bir dizin (HTML ağırlıklı dizinler için otomatik algılanır)
skill-seekers create ./mirror_output/site/

# Karışık/kod ağırlıklı bir dizinde HTML modunu zorla
skill-seekers create ./repo/ --html-path ./repo/docs/build/html/

# RSS/Atom beslemesi
skill-seekers create feed.rss

# Man sayfası
skill-seekers create curl.1

# Video (YouTube, Vimeo veya yerel dosya — skill-seekers[video] gerektirir)
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial
# İlk kez mi? GPU destekli görsel bağımlılıkları otomatik kur:
skill-seekers create --setup

# Confluence vikisi
skill-seekers create --space-key TEAM --name wiki

# Notion sayfaları
skill-seekers create --database-id ... --name docs

# Slack/Discord sohbet dışa aktarımı
skill-seekers create --chat-export-path ./slack-export --name team-chat

Her Yere Dışa Aktar

# Birden fazla platform için paketle
for platform in claude gemini openai langchain; do
  skill-seekers package output/django --target $platform
done

Skill Seekers Nedir?

Skill Seekers, yapay zeka sistemleri için veri katmanıdır. 18 kaynak türünü — dokümantasyon siteleri, GitHub depoları, PDF'ler, videolar, Jupyter Not Defterleri, Word/EPUB/AsciiDoc belgeleri, OpenAPI spesifikasyonları, PowerPoint sunumları, RSS beslemeleri, man sayfaları, Confluence vikileri, Notion sayfaları, Slack/Discord dışa aktarımları ve daha fazlasını — her AI hedefi için yapılandırılmış bilgi varlıklarına dönüştürür:

Kullanım Alanı	Elde Ettiğiniz	Örnekler
AI Yetenekleri	Kapsamlı SKILL.md + referanslar	Claude Code, Gemini, GPT
RAG Hatları	Zengin meta verili parçalanmış belgeler	LangChain, LlamaIndex, Haystack
Vektör Veritabanları	Yüklemeye hazır önceden biçimlendirilmiş veri	Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS
AI Kodlama Asistanları	IDE yapay zekasının otomatik okuduğu bağlam dosyaları	Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev

Skill Seekers, günlerce süren manuel ön işleme çalışması yerine şunları yapar:

1. Toplama — Dokümantasyon, GitHub depoları, yerel kod tabanları, PDF'ler, videolar, Jupyter not defterleri, vikiler ve 10'dan fazla diğer kaynak türü
2. Analiz — Derin AST ayrıştırma, desen tespiti, API çıkarma
3. Yapılandırma — Meta verili kategorize edilmiş referans dosyaları
4. Zenginleştirme — AI destekli SKILL.md oluşturma (Claude, Gemini veya yerel)
5. Dışa Aktarma — Tek bir varlıktan 16 platforma özel format

📚 Dokümantasyon

Yapmak istediğim...	Bunu oku
Hızlıca başlamak	Hızlı Başlangıç - İlk yetenek için 3 komut
Kavramları anlamak	Temel Kavramlar - Nasıl çalışır
Kaynak taramak	Tarama Kılavuzu - Tüm kaynak türleri
Yetenekleri geliştirmek	Zenginleştirme Kılavuzu - AI zenginleştirme
Yetenekleri dışa aktarmak	Paketleme Kılavuzu - Platform dışa aktarımı
Komutları aramak	CLI Referansı - Tüm 20 komut
Yapılandırma yapmak	Yapılandırma Formatı - JSON spesifikasyonu
Sorunları çözmek	Sorun Giderme - Yaygın sorunlar

Tam dokümantasyon: docs/README.md

Neden Kullanmalısınız?

AI Yetenek Oluşturucuları İçin (Claude, Gemini, OpenAI)

• 🎯 Üretime hazır yetenekler — Kod örnekleri, desenler ve kılavuzlar içeren 500+ satırlık SKILL.md dosyaları
• 🔄 Zenginleştirme iş akışları — security-focus, architecture-comprehensive veya özel YAML ön ayarları uygulayın
• 🎮 Her alan — Oyun motorları (Godot, Unity), çerçeveler (React, Django), dahili araçlar
• 🔧 Ekipler — Dahili dokümantasyon + kodu tek bir doğruluk kaynağında birleştirin
• 📚 Kalite — Örnekler, hızlı referans ve navigasyon kılavuzu ile AI zenginleştirilmiş

RAG Geliştiricileri ve AI Mühendisleri İçin

• 🤖 RAG-hazır veri — Önceden parçalanmış LangChain Documents, LlamaIndex TextNodes, Haystack Documents
• 🚀 %99 daha hızlı — Günlerce süren ön işleme → 15–45 dakika
• 📊 Akıllı meta veri — Kategoriler, kaynaklar, türler → daha iyi alma doğruluğu
• 🔄 Çoklu kaynak — Tek bir hatta dokümantasyon + GitHub + PDF + video birleştirme
• 🌐 Platform bağımsız — Yeniden tarama yapmadan herhangi bir vektör veritabanına veya çerçeveye dışa aktarma

AI Kodlama Asistanı Kullanıcıları İçin

• 💻 Cursor / Windsurf / Cline — Otomatik .cursorrules / .windsurfrules / .clinerules oluşturma
• 🎯 Kalıcı bağlam — Tekrarlanan yönlendirme olmadan AI çerçevelerinizi "bilir"
• 📚 Her zaman güncel — Dokümantasyon değiştiğinde bağlamı dakikalar içinde güncelleyin

Temel Özellikler

🌐 Dokümantasyon Tarama

• ✅ Akıllı SPA Keşfi - JavaScript SPA siteleri için üç katmanlı keşif (sitemap.xml → llms.txt → başsız tarayıcı ile işleme)
• ✅ llms.txt Desteği - LLM-hazır dokümantasyon dosyalarını otomatik algılar ve kullanır (10 kat daha hızlı)
• ✅ Evrensel Tarayıcı - HERHANGİ bir dokümantasyon sitesiyle çalışır
• ✅ Akıllı Kategorileme - İçeriği konuya göre otomatik düzenler
• ✅ Kod Dili Algılama - Python, JavaScript, C++, GDScript vb. tanır
• ✅ 24+ Hazır Ön Ayar - Godot, React, Vue, Django, FastAPI ve daha fazlası

📄 PDF Desteği

• ✅ Temel PDF Çıkarma - PDF dosyalarından metin, kod ve resim çıkarma
• ✅ Taranmış PDF'ler İçin OCR - Taranmış belgelerden metin çıkarma
• ✅ Parola Korumalı PDF'ler - Şifrelenmiş PDF'leri işleme
• ✅ Tablo Çıkarma - PDF'lerden karmaşık tabloları çıkarma
• ✅ Paralel İşleme - Büyük PDF'ler için 3 kat daha hızlı
• ✅ Akıllı Önbellekleme - Tekrar çalıştırmalarda %50 daha hızlı

🎬 Video Çıkarma

• ✅ YouTube ve Yerel Videolar - Videolardan altyazı, kod ve yapılandırılmış bilgi çıkarma
• ✅ Görsel Kare Analizi - Kod editörleri, terminaller, slaytlar ve diyagramlardan OCR çıkarma
• ✅ GPU Otomatik Algılama - Doğru PyTorch derlemesini otomatik yükleme (CUDA/ROCm/MPS/CPU)
• ✅ AI Zenginleştirme - İki aşamalı: OCR yapıtlarını temizleme + gösterişli SKILL.md oluşturma
• ✅ Zaman Kırpma - --start-time ve --end-time ile belirli bölümleri çıkarma
• ✅ Oynatma Listesi Desteği - YouTube oynatma listesindeki tüm videoları toplu işleme
• ✅ Vision API Yedekleme - Düşük güvenilirlikli OCR kareleri için Claude Vision kullanma

🐙 GitHub Deposu Analizi

• ✅ Derin Kod Analizi - Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go için AST ayrıştırma
• ✅ API Çıkarma - Parametreler ve türlerle fonksiyonlar, sınıflar, yöntemler
• ✅ Depo Meta Verileri - README, dosya ağacı, dil dağılımı, yıldız/çatal sayıları
• ✅ GitHub Issues ve PR'ler - Etiketler ve kilometre taşlarıyla açık/kapalı sorunları getirme
• ✅ CHANGELOG ve Sürümler - Sürüm geçmişini otomatik çıkarma
• ✅ Çakışma Tespiti - Belgelenmiş API'ler ile gerçek kod uygulamasını karşılaştırma
• ✅ MCP Entegrasyonu - Doğal dil: "GitHub deposu facebook/react'i tara"

🔄 Birleşik Çoklu Kaynak Tarama

• ✅ Birden Fazla Kaynağı Birleştirme - Tek bir yetenekte dokümantasyon + GitHub + PDF karıştırma
• ✅ Çakışma Tespiti - Dokümantasyon ile kod arasındaki tutarsızlıkları otomatik bulma
• ✅ Akıllı Birleştirme - Kural tabanlı veya AI destekli çakışma çözümleme
• ✅ Şeffaf Raporlama - ⚠️ uyarılarıyla yan yana karşılaştırma
• ✅ Dokümantasyon Boşluk Analizi - Güncelliğini yitirmiş dokümantasyon ve belgelenmemiş özellikleri belirleme
• ✅ Tek Doğruluk Kaynağı - Hem niyet (dokümantasyon) hem de gerçeği (kod) gösteren tek yetenek
• ✅ Geriye Dönük Uyumluluk - Eski tek kaynaklı yapılandırmalar çalışmaya devam eder

🤖 Çoklu LLM Platform Desteği

• ✅ 12 LLM Platformu - Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, Genel Markdown, OpenCode, Kimi (Moonshot AI), DeepSeek AI, Qwen (Alibaba), OpenRouter, Together AI, Fireworks AI
• ✅ Evrensel Tarama - Aynı dokümantasyon tüm platformlar için çalışır
• ✅ Platforma Özel Paketleme - Her LLM için optimize edilmiş formatlar
• ✅ Tek Komutla Dışa Aktarma - --target bayrağı ile platform seçimi
• ✅ İsteğe Bağlı Bağımlılıklar - Yalnızca ihtiyacınız olanı yükleyin
• ✅ %100 Geriye Dönük Uyumluluk - Mevcut Claude iş akışları değişmez

Platform	Format	Yükleme	Zenginleştirme	API Key	Özel Uç Nokta
Claude AI	ZIP + YAML	✅ Otomatik	✅ Evet	ANTHROPIC_API_KEY	ANTHROPIC_BASE_URL
Google Gemini	tar.gz	✅ Otomatik	✅ Evet	GOOGLE_API_KEY	-
OpenAI ChatGPT	ZIP + Vector Store	✅ Otomatik	✅ Evet	OPENAI_API_KEY	-
MiniMax AI	ZIP + Knowledge Files	✅ Otomatik	✅ Evet	MINIMAX_API_KEY	-
Genel Markdown	ZIP	❌ Manuel	❌ Hayır	-	-

# Claude (varsayılan - değişiklik gerekmez!)
skill-seekers package output/react/
skill-seekers upload react.zip

# Google Gemini
pip install skill-seekers[gemini]
skill-seekers package output/react/ --target gemini
skill-seekers upload react-gemini.tar.gz --target gemini

# OpenAI ChatGPT
pip install skill-seekers[openai]
skill-seekers package output/react/ --target openai
skill-seekers upload react-openai.zip --target openai

# MiniMax AI
pip install skill-seekers[minimax]
skill-seekers package output/react/ --target minimax
skill-seekers upload react-minimax.zip --target minimax

# Genel Markdown (evrensel dışa aktarma)
skill-seekers package output/react/ --target markdown
# Markdown dosyalarını doğrudan herhangi bir LLM'de kullanın

🔧 Kendi AI sağlayıcınızı kullanın (OpenAI uyumlu uç noktalar + abonelikler, Anthropic kredisi gerekmez)

İsteğe bağlı AI zenginleştirme adımı (create, scan ve enhance tarafından kullanılır) bir Anthropic anahtarı gerektirmez. Bunu çalıştırmanın üç yolu vardır:

1. Zaten ödediğiniz bir aboneliği kullanın — hiç API kredisi gerekmez (LOCAL ajan modu)

Skill Seekers, halihazırda oturum açtığınız bir kodlama ajanı CLI'sini çağırabilir; böylece zenginleştirme, ölçülen API token'ları yerine mevcut planınız üzerinden çalışır:

skill-seekers create <source> --agent codex     # OpenAI Codex CLI → ChatGPT Plus planınız
skill-seekers create <source> --agent claude    # Claude Code      → Claude Pro/Max planınız

Desteklenen ajanlar: claude, codex, copilot, opencode, kimi ve custom (başka herhangi bir aracı kullanmak için --agent custom ile --agent-cmd "<your-cli> ..." birleştirin).

2. Herhangi bir OpenAI uyumlu sağlayıcı (OpenRouter, Groq, Cerebras, Mistral, NVIDIA NIM, …)

Bunların tümü OpenAI uyumlu bir /v1 uç noktası sunar. Skill Seekers'ı üç ortam değişkeniyle birine yönlendirin — OPENAI_API_KEY algılanır ve OpenAI SDK'sı OPENAI_BASE_URL değişkenini otomatik olarak dikkate alır:

export OPENAI_API_KEY="<your provider key>"
export OPENAI_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"   # sağlayıcı uç noktası (tabloya bakın)
export OPENAI_MODEL="<a model that provider offers>"     # zorunlu — varsayılan gpt-4o başka yerde bulunmaz
skill-seekers create <source>

Sağlayıcı	OPENAI_BASE_URL
OpenRouter	https://openrouter.ai/api/v1
Groq	https://api.groq.com/openai/v1
Cerebras	https://api.cerebras.ai/v1
Mistral	https://api.mistral.ai/v1
NVIDIA NIM	https://integrate.api.nvidia.com/v1

Sağlayıcı algılama, bulduğu ilk API anahtarı ortam değişkenini seçer (ANTHROPIC_API_KEY → GOOGLE_API_KEY → OPENAI_API_KEY → MOONSHOT_API_KEY). Belirli bir sağlayıcıyı zorlamak için SKILL_SEEKER_PROVIDER ayarlayın veya daha yüksek öncelikli anahtarların tanımsız olduğundan emin olun.

3. Claude uyumlu uç noktalar (ör. GLM, proxy'ler)

export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://your-claude-compatible-endpoint/v1"

Google Gemini (GOOGLE_API_KEY) ve Kimi/Moonshot (MOONSHOT_API_KEY) da yerel olarak desteklenir. Sağlayıcı başına model geçersiz kılmaları dahil tam liste için Ortam Değişkenleri Referansı bölümüne bakın.

Kurulum:

# Gemini desteği ile kur
pip install skill-seekers[gemini]

# OpenAI desteği ile kur
pip install skill-seekers[openai]

# MiniMax desteği ile kur
pip install skill-seekers[minimax]

# Tüm LLM platformlarını kur
pip install skill-seekers[all-llms]

🔗 RAG Çerçeve Entegrasyonları

• ✅ LangChain Documents - page_content + meta veri ile doğrudan Document formatına dışa aktarma

  • İçin uygun: QA zincirleri, alıcılar, vektör depoları, ajanlar
  • Örnek: LangChain RAG Hattı
  • Kılavuz: LangChain Entegrasyonu

• ✅ LlamaIndex TextNodes - Benzersiz ID'ler + gömüler ile TextNode formatına dışa aktarma

  • İçin uygun: Sorgu motorları, sohbet motorları, depolama bağlamı
  • Örnek: LlamaIndex Sorgu Motoru
  • Kılavuz: LlamaIndex Entegrasyonu

• ✅ Pinecone-Hazır Format - Vektör veritabanı yüklemesi için optimize edilmiş

  • İçin uygun: Üretim vektör araması, anlamsal arama, hibrit arama
  • Örnek: Pinecone Yükleme
  • Kılavuz: Pinecone Entegrasyonu

Hızlı Dışa Aktarma:

# LangChain Documents (JSON)
skill-seekers package output/django --target langchain
# → output/django-langchain.json

# LlamaIndex TextNodes (JSON)
skill-seekers package output/django --target llama-index
# → output/django-llama-index.json

# Markdown (Evrensel)
skill-seekers package output/django --target markdown
# → output/django-markdown/SKILL.md + references/

Tam RAG Hattı Kılavuzu: RAG Hatları Dokümantasyonu

---

🧠 AI Kodlama Asistanı Entegrasyonları

Herhangi bir çerçeve dokümantasyonunu 4+ AI asistanı için uzman kodlama bağlamına dönüştürün:

• ✅ Cursor IDE - AI destekli kod önerileri için .cursorrules oluşturma

  • İçin uygun: Çerçeveye özel kod üretimi, tutarlı desenler
  • Birlikte çalışır: Cursor IDE (VS Code çatalı)
  • Kılavuz: Cursor Entegrasyonu
  • Örnek: Cursor React Yeteneği

• ✅ Windsurf - .windsurfrules ile Windsurf AI asistanı bağlamını özelleştirme

  • İçin uygun: IDE-yerel AI yardımı, akış tabanlı kodlama
  • Birlikte çalışır: Codeium tarafından Windsurf IDE
  • Kılavuz: Windsurf Entegrasyonu
  • Örnek: Windsurf FastAPI Bağlamı

• ✅ Cline (VS Code) - VS Code ajanı için sistem yönergeleri + MCP

  • İçin uygun: VS Code'da ajanlı kod üretimi
  • Birlikte çalışır: VS Code için Cline eklentisi
  • Kılavuz: Cline Entegrasyonu
  • Örnek: Cline Django Asistanı

• ✅ Continue.dev - IDE bağımsız AI için bağlam sunucuları

  • İçin uygun: Çoklu IDE ortamları (VS Code, JetBrains, Vim), özel LLM sağlayıcıları
  • Birlikte çalışır: Continue.dev eklentisi bulunan herhangi bir IDE
  • Kılavuz: Continue Entegrasyonu
  • Örnek: Continue Evrensel Bağlam

AI Kodlama Araçları İçin Hızlı Dışa Aktarma:

# Herhangi bir AI kodlama asistanı için (Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev)
skill-seekers create --config configs/django.json
skill-seekers package output/django --target claude  # veya --target markdown

# Projenize kopyalayın (Cursor örneği)
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.cursorrules

# Veya Windsurf için
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.windsurf/rules/django.md

# Veya Cline için
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.clinerules

# Veya Continue.dev için (HTTP sunucusu)
python examples/continue-dev-universal/context_server.py
# ~/.continue/config.json içinde yapılandırın

Entegrasyon Merkezi: Tüm AI Sistemi Entegrasyonları

---

🌊 Üç Akışlı GitHub Mimarisi

• ✅ Üçlü Akış Analizi - GitHub depolarını Kod, Dokümantasyon ve İçgörü akışlarına ayırma
• ✅ Birleşik Kod Tabanı Analizcisi - GitHub URL'leri VE yerel yollarla çalışır
• ✅ C3.x Analiz Derinliği - 'basic' (1-2 dk) veya 'c3x' (20-60 dk) analiz seçimi
• ✅ Geliştirilmiş Yönlendirici Oluşturma - GitHub meta verileri, README hızlı başlangıç, yaygın sorunlar
• ✅ Issue Entegrasyonu - GitHub Issues'dan en yaygın sorunlar ve çözümler
• ✅ Akıllı Yönlendirme Anahtar Kelimeleri - Daha iyi konu tespiti için GitHub etiketleri 2 kat ağırlıklandırılmış

Üç Akış Açıklaması:

• Akış 1: Kod - Derin C3.x analizi (desenler, örnekler, kılavuzlar, yapılandırmalar, mimari)
• Akış 2: Dokümantasyon - Depo dokümantasyonu (README, CONTRIBUTING, docs/*.md)
• Akış 3: İçgörüler - Topluluk bilgisi (issues, etiketler, yıldızlar, çatallar)

from skill_seekers.cli.unified_codebase_analyzer import UnifiedCodebaseAnalyzer

# GitHub deposunu üç akışla analiz et
analyzer = UnifiedCodebaseAnalyzer()
result = analyzer.analyze(
    source="https://github.com/facebook/react",
    depth="c3x",  # veya hızlı analiz için "basic"
    fetch_github_metadata=True
)

# Kod akışına eriş (C3.x analizi)
print(f"Tasarım desenleri: {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}")
print(f"Test örnekleri: {result.code_analysis['c3_2_examples_count']}")

# Dokümantasyon akışına eriş (depo dokümantasyonu)
print(f"README: {result.github_docs['readme'][:100]}")

# İçgörü akışına eriş (GitHub meta verileri)
print(f"Yıldızlar: {result.github_insights['metadata']['stars']}")
print(f"Yaygın sorunlar: {len(result.github_insights['common_problems'])}")

Tam dokümantasyonu görüntüle: Üç Akışlı Uygulama Özeti

🔐 Akıllı İstek Hızı Limiti Yönetimi ve Yapılandırma

• ✅ Çoklu Token Yapılandırma Sistemi - Birden fazla GitHub hesabını yönetme (kişisel, iş, açık kaynak)
  • ~/.config/skill-seekers/config.json konumunda güvenli yapılandırma depolama (600 izinleri)
  • Profil başına hız limiti stratejileri: prompt, wait, switch, fail
  • Profil başına yapılandırılabilir zaman aşımı (varsayılan: 30 dk, süresiz beklemeyi önler)
  • Akıllı yedekleme zinciri: CLI argümanı → Ortam değişkeni → Yapılandırma dosyası → İstem
  • Claude, Gemini, OpenAI için API anahtarı yönetimi
• ✅ Etkileşimli Yapılandırma Sihirbazı - Kolay kurulum için güzel terminal arayüzü
  • Token oluşturma için tarayıcı entegrasyonu (otomatik olarak GitHub vb. açar)
  • Token doğrulama ve bağlantı testi
  • Renk kodlamalı görsel durum göstergesi
• ✅ Akıllı Hız Limiti İşleyicisi - Artık süresiz bekleme yok!
  • Hız limitleri hakkında önceden uyarı (60/saat vs 5000/saat)
  • GitHub API yanıtlarından gerçek zamanlı algılama
  • İlerleme ile canlı geri sayım zamanlayıcıları
  • Hız sınırına ulaşıldığında otomatik profil değiştirme
  • Dört strateji: prompt (sor), wait (geri sayım), switch (başkasını dene), fail (iptal et)
• ✅ Devam Etme Yeteneği - Kesilen işlere devam etme
  • Yapılandırılabilir aralıklarla otomatik ilerleme kaydetme (varsayılan: 60 sn)
  • İlerleme ayrıntılarıyla tüm devam ettirilebilir işleri listeleme
  • Eski işleri otomatik temizleme (varsayılan: 7 gün)
• ✅ CI/CD Desteği - Otomasyon için etkileşimsiz mod
  • --non-interactive bayrağı istemler olmadan hızlı başarısızlık
  • --profile bayrağı ile belirli GitHub hesabı seçimi
  • Hat günlükleri için açık hata mesajları

Hızlı Kurulum:

# Tek seferlik yapılandırma (5 dakika)
skill-seekers config --github

# Özel depolar için belirli profil kullanma
skill-seekers create mycompany/private-repo --profile work

# CI/CD modu (hızlı başarısızlık, istem yok)
skill-seekers create owner/repo --non-interactive

# Kesilen işe devam etme
skill-seekers resume --list
skill-seekers resume github_react_20260117_143022

Hız Limiti Stratejileri Açıklaması:

• prompt (varsayılan) - Hız sınırına ulaşıldığında ne yapılacağını sor (bekle, değiştir, token kur, iptal)
• wait - Geri sayım zamanlayıcısıyla otomatik bekleme (zaman aşımına uyar)
• switch - Sonraki kullanılabilir profili otomatik deneme (çoklu hesap kurulumları için)
• fail - Açık hata ile hemen başarısız olma (CI/CD için mükemmel)

🎯 Bootstrap Yeteneği - Kendi Kendini Barındırma

Skill-seekers'ı AI ajanınız (Claude Code, Kimi, Codex vb.) içinde kullanmak üzere bir yetenek olarak oluşturma:

# Yeteneği oluştur
./scripts/bootstrap_skill.sh

# Claude Code'a yükle
cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/

Elde ettikleriniz:

• ✅ Tam yetenek dokümantasyonu - Tüm CLI komutları ve kullanım desenleri
• ✅ CLI komut referansı - Her araç ve seçenekleri belgelenmiş
• ✅ Hızlı başlangıç örnekleri - Yaygın iş akışları ve en iyi uygulamalar
• ✅ Otomatik oluşturulan API dokümantasyonu - Kod analizi, desenler ve örnekler

🔐 Özel Yapılandırma Depoları

• ✅ Git Tabanlı Yapılandırma Kaynakları - Özel/ekip git depolarından yapılandırma getirme
• ✅ Çoklu Kaynak Yönetimi - Sınırsız GitHub, GitLab, Bitbucket deposu kaydetme
• ✅ Ekip İşbirliği - 3-5 kişilik ekipler arasında özel yapılandırmaları paylaşma
• ✅ Kurumsal Destek - Öncelik tabanlı çözümleme ile 500+ geliştiriciye ölçekleme
• ✅ Güvenli Kimlik Doğrulama - Ortam değişkeni token'ları (GITHUB_TOKEN, GITLAB_TOKEN)
• ✅ Akıllı Önbellekleme - Bir kez klonla, güncellemeleri otomatik çek
• ✅ Çevrimdışı Mod - Çevrimdışıyken önbelleğe alınmış yapılandırmalarla çalışma

🤖 Kod Tabanı Analizi (C3.x)

C3.4: AI Zenginleştirmeli Yapılandırma Deseni Çıkarma

• ✅ 9 Yapılandırma Formatı - JSON, YAML, TOML, ENV, INI, Python, JavaScript, Dockerfile, Docker Compose
• ✅ 7 Desen Türü - Veritabanı, API, günlükleme, önbellek, e-posta, kimlik doğrulama, sunucu yapılandırmaları
• ✅ AI Zenginleştirme - İsteğe bağlı çift modlu AI analizi (API + LOCAL)
  • Her yapılandırmanın ne yaptığını açıklar
  • En iyi uygulamaları ve iyileştirmeleri önerir
  • Güvenlik analizi - Sabit kodlanmış sırları, açığa çıkmış kimlik bilgilerini bulur
• ✅ Otomatik Belgeleme - Tüm yapılandırmaların JSON + Markdown dokümantasyonunu oluşturur
• ✅ MCP Entegrasyonu - Zenginleştirme destekli extract_config_patterns aracı

C3.3: AI Zenginleştirilmiş Nasıl Yapılır Kılavuzları

• ✅ Kapsamlı AI Zenginleştirme - Temel kılavuzları profesyonel eğitimlere dönüştürme
• ✅ 5 Otomatik İyileştirme - Adım açıklamaları, sorun giderme, ön koşullar, sonraki adımlar, kullanım senaryoları
• ✅ Çift Mod Desteği - API modu (Claude API) veya LOCAL modu (Claude Code CLI)
• ✅ LOCAL Moduyla Ücretsiz - Claude Code Max planınızı kullanarak ÜCRETSİZ zenginleştirme
• ✅ Kalite Dönüşümü - 75 satırlık şablonlar → 500+ satırlık kapsamlı kılavuzlar

Kullanım:

# Hızlı analiz (1-2 dk, yalnızca temel özellikler)
skill-seekers scan tests/ --quick

# AI ile kapsamlı analiz (20-60 dk, tüm özellikler)
skill-seekers scan tests/ --comprehensive

# AI zenginleştirme ile
skill-seekers scan tests/ --enhance

Tam Dokümantasyon: docs/features/HOW_TO_GUIDES.md

🔄 Zenginleştirme İş Akışı Ön Ayarları

AI'nın ham dokümantasyonunuzu cilalı bir yeteneğe nasıl dönüştüreceğini kontrol eden yeniden kullanılabilir YAML tanımlı zenginleştirme hatları.

• ✅ 5 Yerleşik Ön Ayar — default, minimal, security-focus, architecture-comprehensive, api-documentation
• ✅ Kullanıcı Tanımlı Ön Ayarlar — ~/.config/skill-seekers/workflows/ dizinine özel iş akışları ekleme
• ✅ Çoklu İş Akışları — Tek komutta iki veya daha fazla iş akışını zincirleme
• ✅ Tam CLI Yönetimi — İş akışlarını listeleme, inceleme, kopyalama, ekleme, kaldırma ve doğrulama

# Tek iş akışı uygula
skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus

# Birden fazla iş akışını zincirle (sırayla uygulanır)
skill-seekers create ./my-project \
  --enhance-workflow security-focus \
  --enhance-workflow minimal

# Ön ayarları yönet
skill-seekers workflows list                          # Tümünü listele (yerleşik + kullanıcı)
skill-seekers workflows show security-focus           # YAML içeriğini yazdır
skill-seekers workflows copy security-focus           # Düzenleme için kullanıcı dizinine kopyala
skill-seekers workflows add ./my-workflow.yaml        # Özel ön ayar yükle
skill-seekers workflows remove my-workflow            # Kullanıcı ön ayarını kaldır
skill-seekers workflows validate security-focus       # Ön ayar yapısını doğrula

# Aynı anda birden fazla kopyala
skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation

# Aynı anda birden fazla dosya ekle
skill-seekers workflows add ./wf-a.yaml ./wf-b.yaml

# Aynı anda birden fazla kaldır
skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b

YAML ön ayar formatı:

name: security-focus
description: "Güvenlik odaklı inceleme: güvenlik açıkları, kimlik doğrulama, veri işleme"
version: "1.0"
stages:
  - name: vulnerabilities
    type: custom
    prompt: "OWASP ilk 10 ve yaygın güvenlik açıklarını inceleyin..."
  - name: auth-review
    type: custom
    prompt: "Kimlik doğrulama ve yetkilendirme desenlerini inceleyin..."
    uses_history: true

⚡ Performans ve Ölçek

• ✅ Asenkron Mod - async/await ile 2-3 kat daha hızlı tarama (--async bayrağını kullanın)
• ✅ Büyük Dokümantasyon Desteği - Akıllı bölme ile 10K-40K+ sayfalık dokümantasyonu işleme
• ✅ Yönlendirici/Hub Yetenekleri - Özelleştirilmiş alt yeteneklere akıllı yönlendirme
• ✅ Paralel Tarama - Birden fazla yeteneği aynı anda işleme
• ✅ Kontrol Noktası/Devam Etme - Uzun taramalarda hiçbir zaman ilerleme kaybetmeyin
• ✅ Önbellekleme Sistemi - Bir kez tara, anında yeniden oluştur

🤖 Ajan Bağımsız Yetenek Oluşturma

• ✅ Çoklu Ajan Desteği - --agent bayrağı ile Claude, Kimi, Codex, Copilot, OpenCode veya herhangi bir özel ajan için yetenek oluşturma
• ✅ Özel Ajan Komutları - Zenginleştirme için özel bir ajan CLI komutu belirtmek üzere --agent-cmd kullanma
• ✅ Evrensel Bayraklar - --agent ve --agent-cmd tüm komutlarda kullanılabilir (create, scrape, github, pdf vb.)

📦 Market Hattı

• ✅ Markette Yayınlama - Yetenekleri Claude Code eklenti market depolarında yayınlama
• ✅ Uçtan Uca Hat - Dokümantasyon kaynağından yayınlanmış market girdisine kadar

✅ Kalite Güvencesi

• ✅ Tam Test Kapsamı - 3.700+ test ile kapsamlı kapsam

---

📦 Kurulum

# Temel kurulum (dokümantasyon tarama, GitHub analizi, PDF, paketleme)
pip install skill-seekers

# Tüm LLM platform desteği ile
pip install skill-seekers[all-llms]

# MCP sunucusu ile
pip install skill-seekers[mcp]

# Her şey
pip install skill-seekers[all]

Seçim konusunda yardım mı lazım? Kurulum sihirbazını çalıştırın:

skill-seekers-setup

Kurulum Seçenekleri

Kurulum	Özellikler
pip install skill-seekers	Tarama, GitHub analizi, PDF, tüm platformlar
pip install skill-seekers[gemini]	+ Google Gemini desteği
pip install skill-seekers[openai]	+ OpenAI ChatGPT desteği
pip install skill-seekers[all-llms]	+ Tüm LLM platformları
pip install skill-seekers[mcp]	+ Claude Code, Cursor vb. için MCP sunucusu
pip install skill-seekers[video]	+ YouTube/Vimeo altyazı ve meta veri çıkarma
pip install skill-seekers[video-full]	+ Whisper transkripsiyonu ve görsel kare çıkarma
pip install skill-seekers[jupyter]	+ Jupyter Not Defteri desteği
pip install skill-seekers[pptx]	+ PowerPoint desteği
pip install skill-seekers[confluence]	+ Confluence viki desteği
pip install skill-seekers[notion]	+ Notion sayfaları desteği
pip install skill-seekers[rss]	+ RSS/Atom besleme desteği
pip install skill-seekers[chat]	+ Slack/Discord sohbet dışa aktarım desteği
pip install skill-seekers[asciidoc]	+ AsciiDoc belge desteği
pip install skill-seekers[all]	Her şey etkin

Video görsel bağımlılıkları (GPU destekli): skill-seekers[video-full] kurulumundan sonra skill-seekers create --setup komutunu çalıştırarak GPU'nuzu otomatik algılayın ve doğru PyTorch sürümünü + easyocr'ı yükleyin. Bu, görsel çıkarma bağımlılıklarını yüklemenin önerilen yoludur.

---

🚀 Tek Komutla Kurulum İş Akışı

Yapılandırmadan yüklenen yeteneğe en hızlı yol — tam otomasyon:

# Resmi yapılandırmalardan React yeteneğini kur (Claude'a otomatik yükle)
skill-seekers install --config react

# Yerel yapılandırma dosyasından kur
skill-seekers install --config configs/custom.json

# Yüklemeden kur (yalnızca paketle)
skill-seekers install --config django --no-upload

# Çalıştırmadan iş akışını önizle
skill-seekers install --config react --dry-run

Süre: Toplamda 20-45 dakika | Kalite: Üretime hazır (9/10) | Maliyet: Ücretsiz

Yürütülen aşamalar:

📥 AŞAMA 1: Yapılandırmayı Getir (yapılandırma adı verilmişse)
📖 AŞAMA 2: Dokümantasyonu Tara
✨ AŞAMA 3: AI Zenginleştirme (ZORUNLU - atlama seçeneği yok)
📦 AŞAMA 4: Yeteneği Paketle
☁️  AŞAMA 5: Claude'a Yükle (isteğe bağlı, API anahtarı gerektirir)

Gereksinimler:

• ANTHROPIC_API_KEY ortam değişkeni (otomatik yükleme için)
• Claude Code Max planı (yerel AI zenginleştirme için) veya farklı bir AI ajanı seçmek için --agent kullanın

---

📊 Özellik Matrisi

Skill Seekers 12 LLM platformu, 8 RAG/vektör hedefi, 18 kaynak türü ve tüm hedeflerde tam özellik eşitliğini destekler.

Platformlar: Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, Genel Markdown, OpenCode, Kimi, DeepSeek, Qwen, OpenRouter, Together AI, Fireworks AI Kaynak Türleri: Dokümantasyon siteleri, GitHub depoları, PDF'ler, Word (.docx), EPUB, Video, Yerel kod tabanları, Jupyter Not Defterleri, Yerel HTML, OpenAPI/Swagger, AsciiDoc, PowerPoint (.pptx), RSS/Atom beslemeleri, Man sayfaları, Confluence vikileri, Notion sayfaları, Slack/Discord sohbet dışa aktarımları

Ayrıntılı platform ve özellik desteği için Tam Özellik Matrisi bölümüne bakın.

Hızlı Platform Karşılaştırması

Özellik	Claude	Gemini	OpenAI	MiniMax	Markdown
Format	ZIP + YAML	tar.gz	ZIP + Vector	ZIP + Knowledge	ZIP
Yükleme	✅ API	✅ API	✅ API	✅ API	❌ Manuel
Zenginleştirme	✅ Sonnet 4	✅ 2.0 Flash	✅ GPT-4o	✅ M3	❌ Yok
Tüm Yetenek Modları	✅	✅	✅	✅	✅

---

Kullanım Örnekleri

Dokümantasyon Tarama

# Dokümantasyon sitesini tara
skill-seekers create --config configs/react.json

# Yapılandırma olmadan hızlı tarama
skill-seekers create https://react.dev --name react

# Asenkron mod ile (3 kat daha hızlı)
skill-seekers create --config configs/godot.json --async --workers 8

# Zenginleştirme için belirli bir AI ajanı kullan
skill-seekers create --config configs/react.json --agent kimi

PDF Çıkarma

# Temel PDF çıkarma
skill-seekers create --pdf docs/manual.pdf --name myskill

# Gelişmiş özellikler
skill-seekers create --pdf docs/manual.pdf --name myskill \
    --extract-tables \        # Tabloları çıkar
    --parallel \              # Hızlı paralel işleme
    --workers 8               # 8 CPU çekirdeği kullan

# Taranmış PDF'ler (gerekli: pip install pytesseract Pillow)
skill-seekers create --pdf docs/scanned.pdf --name myskill --ocr

Video Çıkarma

# Video desteğini kur
pip install skill-seekers[video]        # Altyazılar + meta veri
pip install skill-seekers[video-full]   # + Whisper transkripsiyonu + görsel kare çıkarma

# GPU'yu otomatik algıla ve görsel bağımlılıkları kur (PyTorch + easyocr)
skill-seekers create --setup

# YouTube videosundan çıkar
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial

# YouTube oynatma listesinden çıkar
skill-seekers create --video-playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist

# Yerel video dosyasından çıkar
skill-seekers create --video-file recording.mp4 --name myrecording

# Görsel kare analizi ile çıkar (video-full bağımlılıkları gerektirir)
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial --visual

# AI zenginleştirme ile (OCR'ı temizle + cilalı SKILL.md oluştur)
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --enhance-level 2

# Videonun belirli bir bölümünü kırp (saniye, DD:SS, SS:DD:SS destekler)
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --start-time 1:30 --end-time 5:00

# Düşük güvenilirlikli OCR kareleri için Vision API kullan (ANTHROPIC_API_KEY gerektirir)
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --vision-ocr

# Daha önce çıkarılmış verilerden yeteneği yeniden oluştur (indirmeyi atla)
skill-seekers create --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial

Tam kılavuz: Eksiksiz CLI referansı, görsel hat ayrıntıları, AI zenginleştirme seçenekleri ve sorun giderme için docs/VIDEO_GUIDE.md bölümüne bakın.

GitHub Deposu Analizi

# Temel depo tarama
skill-seekers create facebook/react

# Kimlik doğrulama ile (daha yüksek hız limitleri)
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here
skill-seekers create facebook/react

# Nelerin dahil edileceğini özelleştir
skill-seekers create django/django \
    --include-issues \        # GitHub Issues çıkar
    --max-issues 100 \        # Issue sayısını sınırla
    --include-changelog       # CHANGELOG.md çıkar

Birleşik Çoklu Kaynak Tarama

Çakışma tespiti ile dokümantasyon + GitHub + PDF'yi tek bir birleşik yeteneğe dönüştürme:

# Mevcut birleşik yapılandırmaları kullan
skill-seekers create --config configs/react_unified.json
skill-seekers create --config configs/django_unified.json

# Veya birleşik yapılandırma oluştur
cat > configs/myframework_unified.json << 'EOF'
{
  "name": "myframework",
  "merge_mode": "rule-based",
  "sources": [
    {
      "type": "documentation",
      "base_url": "https://docs.myframework.com/",
      "max_pages": 200
    },
    {
      "type": "github",
      "repo": "owner/myframework",
      "code_analysis_depth": "surface"
    }
  ]
}
EOF

skill-seekers create --config configs/myframework_unified.json

Çakışma Tespiti otomatik olarak şunları bulur:

• 🔴 Kodda eksik (yüksek): Belgelenmiş ama uygulanmamış
• 🟡 Dokümantasyonda eksik (orta): Uygulanmış ama belgelenmemiş
• ⚠️ İmza uyuşmazlığı: Farklı parametreler/türler
• ℹ️ Açıklama uyuşmazlığı: Farklı açıklamalar

Tam Kılavuz: Eksiksiz dokümantasyon için docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md bölümüne bakın.

Özel Yapılandırma Depoları

Özel git depoları kullanarak ekipler arasında özel yapılandırmaları paylaşma:

# Seçenek 1: MCP araçlarını kullanma (önerilen)
# Ekibinizin özel deposunu kaydedin
add_config_source(
    name="team",
    git_url="https://github.com/mycompany/skill-configs.git",
    token_env="GITHUB_TOKEN"
)

# Ekip deposundan yapılandırma getir
fetch_config(source="team", config_name="internal-api")

Desteklenen Platformlar:

• GitHub (GITHUB_TOKEN), GitLab (GITLAB_TOKEN), Gitea (GITEA_TOKEN), Bitbucket (BITBUCKET_TOKEN)

Tam Kılavuz: Eksiksiz dokümantasyon için docs/reference/GIT_CONFIG_SOURCES.md bölümüne bakın.

Nasıl Çalışır

graph LR
    A[Dokümantasyon Sitesi] --> B[Skill Seekers]
    B --> C[Tarayıcı]
    B --> D[AI Zenginleştirme]
    B --> E[Paketleyici]
    C --> F[Düzenlenmiş Referanslar]
    D --> F
    F --> E
    E --> G[AI Yeteneği .zip]
    G --> H[AI Platformuna Yükle]

0. llms.txt Algılama - Önce llms-full.txt, llms.txt, llms-small.txt kontrol eder (Akıllı SPA Keşfi'nin bir parçası)
1. Tarama: Dokümantasyondaki tüm sayfaları çıkarır
2. Kategorileme: İçeriği konulara göre düzenler (API, kılavuzlar, eğitimler vb.)
3. Zenginleştirme: AI dokümantasyonu analiz eder ve örneklerle kapsamlı SKILL.md oluşturur (--agent ile birden fazla ajanı destekler)
4. Paketleme: Her şeyi platforma hazır .zip dosyasına paketler

Mimari

Sistem, 8 çekirdek modül ve 5 yardımcı modül olarak düzenlenmiştir (toplam ~200 sınıf):

Modül	Amaç	Anahtar Sınıflar
CLICore	Git tarzı komut dağıtıcısı	CLIDispatcher, SourceDetector, CreateCommand
Scrapers	18 kaynak türü çıkarıcısı	DocToSkillConverter, DocumentSkillBuilder (paylaşılan derleme katmanı), UnifiedScraper
Adaptors	20+ çıktı platformu formatı	SkillAdaptor (ABC), ClaudeAdaptor, LangChainAdaptor
Analysis	C3.x kod tabanı analiz hattı	UnifiedCodebaseAnalyzer, PatternRecognizer, 10 GoF dedektörü
Enhancement	AgentClient üzerinden AI destekli yetenek iyileştirme	AgentClient, AIEnhancer, UnifiedEnhancer, WorkflowEngine
Packaging	Yetenekleri paketleme, yükleme, kurma	PackageSkill, InstallAgent
MCP	FastMCP sunucusu (40 araç)	SkillSeekerMCPServer, 10 araç modülü
Sync	Dokümantasyon değişikliği algılama	ChangeDetector, SyncMonitor, Notifier

Yardımcı modüller: Parsers (28 CLI ayrıştırıcısı), Storage (S3/GCS/Azure), Embedding (çoklu sağlayıcı vektörler), Benchmark (performans), Utilities (16 paylaşılan yardımcı).

Tam UML diyagramları: docs/UML_ARCHITECTURE.md | StarUML projesi: docs/UML/skill_seekers.mdj | HTML API referansı: docs/UML/html/

📋 Ön Koşullar

Başlamadan önce şunlara sahip olduğunuzdan emin olun:

1. Python 3.10 veya üstü - İndir | Kontrol: python3 --version
2. Git - İndir | Kontrol: git --version
3. İlk kurulum için 15-30 dakika

İlk kez mi kullanıyorsunuz? → Buradan Başlayın: Kurşun Geçirmez Hızlı Başlangıç Kılavuzu 🎯

---

📤 Yetenekleri Claude'a Yükleme

Yeteneğiniz paketlendikten sonra Claude'a yüklemeniz gerekir:

Seçenek 1: Otomatik Yükleme (API tabanlı)

# API anahtarınızı ayarlayın (tek seferlik)
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

# Otomatik olarak paketle ve yükle
skill-seekers package output/react/ --upload

# VEYA mevcut .zip'i yükle
skill-seekers upload output/react.zip

Seçenek 2: Manuel Yükleme (API Anahtarı Gerekmez)

# Yeteneği paketle
skill-seekers package output/react/
# → output/react.zip oluşturur

# Sonra manuel olarak yükleyin:
# - https://claude.ai/skills adresine gidin
# - "Upload Skill" düğmesine tıklayın
# - output/react.zip dosyasını seçin

Seçenek 3: MCP (Claude Code)

Claude Code'da şunu sorun:
"React yeteneğini paketle ve yükle"

---

🤖 AI Ajanlara Yükleme

Skill Seekers, yetenekleri 19 AI kodlama ajanına otomatik olarak yükleyebilir.

# Belirli bir ajana yükle
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor

# IBM Bob'a yükle (proje yerelinde .bob/skills/)
skill-seekers install-agent output/react/ --agent bob

# Tüm ajanlara aynı anda yükle
skill-seekers install-agent output/react/ --agent all

# Yüklemeden önizle
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor --dry-run

Desteklenen Ajanlar

Ajan	Yol	Tür
Claude Code	~/.claude/skills/	Global
Cursor	.cursor/skills/	Proje
VS Code / Copilot	.github/skills/	Proje
Amp	~/.amp/skills/	Global
Goose	~/.config/goose/skills/	Global
OpenCode	~/.opencode/skills/	Global
Windsurf	~/.windsurf/skills/	Global
Roo Code	.roo/skills/	Proje
Cline	.cline/skills/	Proje
Aider	~/.aider/skills/	Global
Bolt	.bolt/skills/	Proje
Kilo Code	.kilo/skills/	Proje
Continue	~/.continue/skills/	Global
Kimi Code	~/.kimi/skills/	Global
IBM Bob	.bob/skills/	Proje

---

🔌 MCP Entegrasyonu (40 Araç)

Skill Seekers, Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code + Cline veya IntelliJ IDEA'dan kullanılmak üzere bir MCP sunucusu sağlar.

# stdio modu (Claude Code, VS Code + Cline)
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp

# HTTP modu (Cursor, Windsurf, IntelliJ)
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp --transport http --port 8765

# Tüm ajanları aynı anda otomatik yapılandır
./setup_mcp.sh

Mevcut tüm 40 araç:

• Çekirdek (9): list_configs, generate_config, validate_config, estimate_pages, scrape_docs, package_skill, upload_skill, enhance_skill, install_skill
• Genişletilmiş (10): scrape_github, scrape_pdf, unified_scrape, merge_sources, detect_conflicts, add_config_source, fetch_config, list_config_sources, remove_config_source, split_config
• Vektör Veritabanı (4): export_to_chroma, export_to_weaviate, export_to_faiss, export_to_qdrant
• Bulut (3): cloud_upload, cloud_download, cloud_list

Tam Kılavuz: docs/guides/MCP_SETUP.md

---

⚙️ Yapılandırma

Mevcut Ön Ayarlar (24+)

# Tüm ön ayarları listele
# skill-seekers list-configs  # v3.7.0'da mevcut değil

Kategori	Ön Ayarlar
Web Çerçeveleri	react, vue, angular, svelte, nextjs
Python	django, flask, fastapi, sqlalchemy, pytest
Oyun Geliştirme	godot, pygame, unity
Araçlar ve DevOps	docker, kubernetes, terraform, ansible
Birleşik (Dokümantasyon + GitHub)	react-unified, vue-unified, nextjs-unified ve daha fazlası

Kendi Yapılandırmanızı Oluşturma

# Seçenek 1: Etkileşimli
skill-seekers create --interactive

# Seçenek 2: Bir ön ayarı kopyalayıp düzenleme
cp configs/react.json configs/myframework.json
nano configs/myframework.json
skill-seekers create --config configs/myframework.json

Yapılandırma Dosyası Yapısı

{
  "name": "myframework",
  "description": "Bu yeteneğin ne zaman kullanılacağı",
  "base_url": "https://docs.myframework.com/",
  "selectors": {
    "main_content": "article",
    "title": "h1",
    "code_blocks": "pre code"
  },
  "url_patterns": {
    "include": ["/docs", "/guide"],
    "exclude": ["/blog", "/about"]
  },
  "categories": {
    "getting_started": ["intro", "quickstart"],
    "api": ["api", "reference"]
  },
  "rate_limit": 0.5,
  "max_pages": 500
}

Yapılandırmaların Aranma Sırası

Araç aşağıdaki sırayla arar:

1. Belirtilen tam yol
2. ./configs/ (mevcut dizin)
3. ~/.config/skill-seekers/configs/ (kullanıcı yapılandırma dizini)
4. SkillSeekersWeb.com API (ön ayar yapılandırmaları)

---

📊 Oluşturulan İçerik

output/
├── godot_data/              # Taranan ham veriler
│   ├── pages/              # JSON dosyaları (sayfa başına bir tane)
│   └── summary.json        # Genel bakış
│
└── godot/                   # Yetenek
    ├── SKILL.md            # Gerçek örneklerle zenginleştirilmiş
    ├── references/         # Kategorize edilmiş dokümantasyon
    │   ├── index.md
    │   ├── getting_started.md
    │   ├── scripting.md
    │   └── ...
    ├── scripts/            # Boş (kendinizinkini ekleyin)
    └── assets/             # Boş (kendinizinkini ekleyin)

---

🐛 Sorun Giderme

İçerik Çıkarılmadı mı?

• main_content seçicinizi kontrol edin
• Deneyin: article, main, div[role="main"]

Veri Var Ama Kullanılmıyor mu?

# Yeniden taramaya zorla
rm -rf output/myframework_data/
skill-seekers create --config configs/myframework.json

Kategoriler İyi Değil mi?

Yapılandırmadaki categories bölümünü daha iyi anahtar kelimelerle düzenleyin.

Dokümantasyonu Güncellemek mi İstiyorsunuz?

# Eski verileri sil ve yeniden tara
rm -rf output/godot_data/
skill-seekers create --config configs/godot.json

Zenginleştirme Çalışmıyor mu?

# API anahtarının ayarlanıp ayarlanmadığını kontrol edin
echo $ANTHROPIC_API_KEY

# Bunun yerine LOCAL modunu deneyin (Claude Code Max kullanır, API anahtarı gerekmez)
skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL

# Arka plan zenginleştirme durumunu izleyin
skill-seekers enhance-status output/react/ --watch

GitHub Hız Limiti Sorunları mı?

# GitHub token ayarlayın (anonim 60/saat yerine 5000 istek/saat)
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here

# Veya birden fazla profil yapılandırın
skill-seekers config --github

---

📈 Performans

Görev	Süre	Notlar
Tarama (senkron)	15-45 dk	Yalnızca ilk seferinde, iş parçacığı tabanlı
Tarama (asenkron)	5-15 dk	--async bayrağı ile 2-3 kat daha hızlı
Derleme	1-3 dk	Önbellekten hızlı yeniden derleme
Yeniden derleme	<1 dk	--skip-scrape ile
Zenginleştirme (LOCAL)	30-60 sn	Claude Code Max kullanır
Zenginleştirme (API)	20-40 sn	API anahtarı gerektirir
Video (altyazı)	1-3 dk	YouTube/yerel, yalnızca altyazı
Video (görsel)	5-15 dk	+ OCR kare çıkarma
Paketleme	5-10 sn	Son .zip oluşturma

---

🆕 v3.6.0'daki Yenilikler

İş Akışı Ön Ayarları

Analiz derinliğini --preset ile kontrol edin:

skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset quick      # Hızlı, yüzeysel
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset standard   # Dengeli (varsayılan)
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset comprehensive # Derin, kapsamlı

Yaşam Döngüsü Bayrakları

skill-seekers create https://docs.react.dev/ --dry-run    # Tarama olmadan önizleme
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --fresh      # Önbelleği yoksay, tam yeniden tarama
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --resume     # Kesintiye uğrayan işi sürdür
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --skip-scrape # Mevcut çıktıyı yeniden paketle

Sağlık Kontrolü ve Araçlar

skill-seekers doctor                    # Kurulum ve ortamı teşhis et
skill-seekers sync-config               # Yapılandırma sapmasını algıla
skill-seekers stream <source>           # Büyük dokümanlar için akış alımı
skill-seekers update output/react/      # Artımlı güncelleme
skill-seekers multilang <source>        # Çok dilli yetenek oluşturma
skill-seekers quality output/react/     # Kalite raporu (kapı için --threshold 7 ekleyin: 7/10 altında sıfırdan farklı çıkış kodu)

RAG Parçalama Seçenekleri (paketleme)

skill-seekers package output/react/ --chunk-for-rag --chunk-tokens 512 --chunk-overlap-tokens 50

Markette Yayınlama

skill-seekers package output/react/ --marketplace --marketplace-category frontend

Ek İsteğe Bağlı Bağımlılıklar

Ek Paket	Kurulum	Amaç
browser	pip install "skill-seekers[browser]"	SPA siteleri için başsız Playwright
embedding	pip install "skill-seekers[embedding]"	Gömme (embedding) sunucu desteği
s3 / gcs / azure	pip install "skill-seekers[s3]" vb.	Bulut depolama yüklemesi
rag-upload	pip install "skill-seekers[rag-upload]"	Birleşik vektör veritabanı yükleme bağımlılıkları

---

📚 Dokümantasyon

Başlarken

• BULLETPROOF_QUICKSTART.md - 🎯 Yeniyseniz BURADAN BAŞLAYIN!
• QUICKSTART.md - Deneyimli kullanıcılar için hızlı başlangıç
• TROUBLESHOOTING.md - Yaygın sorunlar ve çözümler
• docs/archive/legacy/QUICK_REFERENCE.md - Tek sayfalık hızlı referans

Mimari

• docs/UML_ARCHITECTURE.md - 14 diyagramlı UML mimari genel bakışı
• docs/UML/exports/ - PNG diyagram dışa aktarımları (paket genel bakışı + 13 sınıf diyagramı)
• docs/UML/html/ - Tam HTML API referansı (tüm sınıflar, işlemler, öznitelikler)
• docs/UML/skill_seekers.mdj - StarUML proje dosyası (StarUML ile açın)

Kılavuzlar

• docs/reference/LARGE_DOCUMENTATION.md - 10K-40K+ sayfalık dokümantasyonu işleme
• docs/features/ENHANCEMENT_MODES.md - AI zenginleştirme modları kılavuzu
• docs/guides/MCP_SETUP.md - MCP entegrasyon kurulumu
• docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md - Çoklu kaynak tarama
• docs/VIDEO_GUIDE.md - Video çıkarma kılavuzu

Entegrasyon Kılavuzları

• docs/integrations/LANGCHAIN.md - LangChain RAG
• docs/integrations/CURSOR.md - Cursor IDE
• docs/integrations/WINDSURF.md - Windsurf IDE
• docs/integrations/CLINE.md - Cline (VS Code)
• docs/integrations/RAG_PIPELINES.md - Tüm RAG hatları

---

📝 Lisans

MIT Lisansı - ayrıntılar için LICENSE dosyasına bakın

---

Keyifli yetenek oluşturmalar! 🚀

---

🔒 Güvenlik

---

💛 Sponsorlar

Atlas Cloud — tam modlu, OpenAI uyumlu bir AI çıkarım platformu. Skill Seekers, ATLAS_API_KEY ile --target atlas üzerinden paketleme/zenginleştirme hedefi olarak destekler.