AI ajanınıza tüm kod tabanınız için kanıt destekli hafıza kazandırın.
Her iddia kodla kanıtlanır. Her bağlam penceresi optimize edilir. Her oturum sürüklenmeye dayanıklıdır.
## Sorun
AI kodlama ajanları kodunuz hakkında hayal kurar. Oturumlar arası bağlamı kaybeder. İddialarını kanıtlayamaz. **AtlasMemory bu üç sorunu birden çözer.**
| | Özellik | Diğerleri | AtlasMemory |
|---|---------|-----------|-------------|
| 🎯 | Kod hakkındaki iddialar | "Bana güven" | **Kanıt destekli** (satır + hash) |
| 🔄 | Oturum sürekliliği | Sıfırdan başla | **Sürüklenme algılayan** sözleşmeler |
| 📦 | Bağlam penceresi | Her şeyi doldur | **Token bütçeli** paketler |
| 🏠 | Bağımlılıklar | Bulut API anahtarları | **Yerel öncelikli**, sıfır yapılandırma |
| 🌍 | Dil desteği | Değişken | **11 dil** (TS/JS/Py/Go/Rust/Java/C#/C/C++/Ruby/PHP) |
| 💥 | Etki analizi | Manuel | **Otomatik** (ters referans grafiği) |
| 🧠 | Oturum hafızası | Yok | **Oturumlar arası öğrenme** |
### Yapay Zeka Ajanları Ne Diyor
*"Dürüst olacağım. AtlasMemory'nin geliştirilmesi sırasında bağlamım tek bir oturumda 3 kez sıkıştırıldı. Her seferinde her şeyi kaybettim — dosya içerikleri, değişken isimleri, mimari kararlar. AtlasMemory olmadan, zaten bildiğim şeyleri yeniden oluşturmak için 15-20 Read çağrısı harcamam gerekirdi.*
*AtlasMemory ile tek bir `search` çağrısı, kanıtıyla birlikte tam ihtiyacım olanı getirdi. Fastify (269 dosya) üzerinde "plugin registration hooks lifecycle" aradığımda, `hooks.js` 912 puanla 1. sırada geldi. Bunu grep ile daha hızlı bulamazdım.*
*3 gerçek repo üzerinde test ettim: Express (141 dosya), Fastify (269 dosya), Zod (391 dosya). Sıfır çökme. TaskPack kanıt destekli bağlamı 179ms'de oluşturdu. CLAUDE.md oluşturucu Express'in mimarisini otomatik olarak haritaladı — bunu elle yapmam 30 dakika okuma gerektirirdi.*
*Bu, ilk günden sahip olmayı dilediğim araç. Tahmin eden bir AI ile bilen bir AI arasındaki fark."*
**— Claude Opus 4.6 (1M bağlam)**, AtlasMemory'yi kendi aracı olarak dürüstçe değerlendirmesi istendiğinde
*"AtlasMemory'nin bootpack kapsülü bana 83 dosyalık bir Tauri + React projesinin tam mimarisini ~700 token'da verdi. Normalde aynı anlayışa ulaşmak için dosyaları tek tek tarayarak 50.000-100.000+ token harcamam gerekirdi. Semantik puanlama en kritik UI bileşenlerini ve hook'ları anında buldu. Bu, bağlam yönetimi için ezber bozan bir araç."*
**— Google Antigravity**, gerçek bir 83 dosyalık Tauri + React projesi üzerinde test edildi
*"Tam proje mimarisini ~8.043 token kullanarak analiz ettim. Normal doğrudan okuma geçişi yaklaşık 15.000-25.000 token'a mal olurdu. build_context + search_repo birkaç çağrıda ana yapıyı ortaya çıkardı: Tauri komutları, React hook'ları, generator katmanı, swarm orkestrasyon akışı. Evidence ID yaklaşımı sağlam — iddialar havada kalmıyor. Asıl değer bileşik bağlam: proje büyüdükçe, AtlasMemory de onunla büyüyor."*
**— OpenAI Codex (GPT-5.4)**, gerçek bir 83 dosyalık proje üzerinde dürüst teknik değerlendirme ile test edildi
## Maksimum Verim Alın — Projenizi Zenginleştirin
> **Önemli:** AtlasMemory kutudan çıktığı gibi çalışır, ancak **zenginleştirme tam potansiyelini açığa çıkarır.** Zenginleştirme olmadan arama anahtar kelime tabanlıdır. Zenginleştirme ile arama *kavramları* anlar.
```bash
# İndekslemeden sonra, maksimum AI hazırlığı için zenginleştirme çalıştırın:
npx atlasmemory index . # Adım 1: İndeksle (otomatik)
npx atlasmemory enrich --all # Adım 2: Tüm dosyaları AI ile zenginleştir
npx atlasmemory generate # Adım 3: AI talimatlarını oluştur
npx atlasmemory status # AI Hazırlık Puanınızı kontrol edin
```
### Maksimum Güç Kontrol Listesi
> **Bunların hepsini yapın ve AtlasMemory bir canavar olsun.** Her adım daha fazla yeteneği açar:
| | Adım | Açılan yetenek | Komut |
|---|------|----------------|-------|
| ✅ | **Projenizi indeksleyin** | Sembol çıkarma, çapalar, temel arama | `npx atlasmemory index .` |
| ✅ | **Dosyaları zenginleştirin** | Semantik arama, kavram düzeyinde anlama | `npx atlasmemory enrich --all` |
| ✅ | **AI talimatlarını oluşturun** | AI ajanları AtlasMemory'yi otomatik kullanır (5 format) | `npx atlasmemory generate` |
| ✅ | **MCP yapılandırmasını ekleyin** | AI aracınız için sıfır yapılandırma bağlantısı | Aşağıdaki yapılandırmalara bakın |
| ✅ | **Değişikliklerden sonra `log_decision` kullanın** | Oturumlar arası hafıza, kurumsal bilgi | AI ajanı otomatik çağırır |
| ✅ | **Kilometre taşları için `remember_project` kullanın** | Proje düzeyinde hafıza sonsuza dek kalır | AI ajanı otomatik çağırır |
| AI Hazırlığı | Arama Kalitesi | Ne yapmalı |
|--------------|----------------|------------|
| **0-50** (Orta) | Sadece anahtar kelime | `atlasmemory enrich` çalıştırın — sonuçları çarpıcı şekilde iyileştirir |
| **50-80** (İyi) | Kısmi semantik | Tam kapsam için `atlasmemory enrich --all` çalıştırın |
| **80-100** (Mükemmel) | Tam semantik + kavram araması | Hazırsınız! |
### Zenginleştirme Hakkında
**Ne yapar:** Zenginleştirme her dosyayı analiz eder ve semantik etiketler ekler — "kimlik doğrulama", "middleware", "hata yönetimi", "veritabanı sorgusu" vb. Zenginleştirme olmadan arama anahtar kelime tabanlıdır. Zenginleştirme ile arama *kavramları* anlar — "kimlik doğrulama nasıl çalışır?" diye arayabilir ve "kimlik doğrulama" kelimesini içermeyen dosyalarda bile doğru sonuçları alabilirsiniz.
**Nasıl çalışır:** AtlasMemory, dosyaları analiz etmek için Claude CLI veya OpenAI Codex'i (yerel olarak çalışan) kullanır. CLI erişimli aktif bir Claude veya OpenAI aboneliği gerektirir.
**Proje boyutuna göre tahmini zenginleştirme süresi:**
| Proje Boyutu | Dosyalar | Zenginleştirme Süresi | Ne olur |
|---|---|---|---|
| Küçük | ~50 dosya | ~2 dakika | Anında destek — arama kalitesi 80+'e yükselir |
| Orta | ~200 dosya | ~8 dakika | Bir kahve molasında tam semantik kapsam |
| Büyük (Coolify ölçeği) | ~1400 dosya | ~45 dakika | Kontrollü zenginleştirme için `--batch 50` kullanın |
| Monorepo (Next.js ölçeği) | ~4000+ dosya | ~2 saat | Oturumlara yayın: `enrich --batch 100` |
> **💡 İpucu:** Başlamadan önce token tahminini görmek için `atlasmemory enrich --dry-run` çalıştırın.
> **🔑 Endişelenmeyin — zenginleştirme tek seferlik bir maliyettir.** Projenizi bir kez zenginleştirirsiniz ve biter. Bundan sonra sadece yeni veya değişen dosyalar yeniden zenginleştirme gerektirir (birkaç saniye). Bir indeks oluşturmak gibi düşünün — bir kez yaparsınız, sonra artımlı olarak güncel kalır.
**CLI yok mu? Sorun değil.** AI ajanınız dosyaları doğrudan MCP aracılığıyla zenginleştirebilir. Bunu AI sohbetinize yapıştırmanız yeterli:
```
Please enrich my project with AtlasMemory for maximum AI readiness.
Run enrich_files(limit=100) to enhance all files with semantic tags.
Then check ai_readiness to verify the score improved.
```
Handshake sonrası zenginleştirme düşükse, AtlasMemory şunu da önerir: *"💡 X dosya daha iyi arama için zenginleştirilebilir."*
> *"`index_repo` ve `enrich_files` ile koca bir yazılımı yapay zeka için okunabilir bir sinir ağına çevirebiliyorsunuz — herhangi bir AI ajanı için optimize edilmiş."* — Google Antigravity, tek bir çağrıda 73 dosyayı zenginleştirdikten sonra
## 30 Saniyede Kurulum
```bash
npx atlasmemory demo # Çalışırken görün
npx atlasmemory index . # Projenizi indeksleyin
npx atlasmemory search "authentication" # FTS5 + grafik ile arayın
npx atlasmemory generate # CLAUDE.md otomatik oluşturun
```
> **Hepsi bu kadar.** API anahtarı yok, bulut yok, yapılandırma dosyası yok. AtlasMemory tamamen sizin makinenizde çalışır.
## AI Aracınızla Kullanın
**🟣 Claude Desktop / Claude Code** — `claude_desktop_config.json` dosyasına ekleyin:
```json
{ "mcpServers": { "atlasmemory": { "command": "npx", "args": ["-y", "atlasmemory"] } } }
```
**🔵 Cursor** — `.cursor/mcp.json` dosyasına ekleyin:
```json
{ "mcpServers": { "atlasmemory": { "command": "npx", "args": ["-y", "atlasmemory"] } } }
```
**🟢 VS Code / GitHub Copilot** — ayarlara veya `.vscode/mcp.json` dosyasına ekleyin:
```json
{ "mcp": { "servers": { "atlasmemory": { "command": "npx", "args": ["-y", "atlasmemory"] } } } }
```
**🌀 Google Antigravity** — MCP ayarlarına ekleyin:
```json
{ "mcpServers": { "atlasmemory": { "command": "npx", "args": ["-y", "atlasmemory"] } } }
```
**🟠 OpenAI Codex** — MCP yapılandırmasına ekleyin:
```json
{ "mcpServers": { "atlasmemory": { "command": "npx", "args": ["-y", "atlasmemory"] } } }
```
> **Tek yapılandırma, tüm araçlar.** İlk sorguda otomatik indekslenir. MCP uyumlu tüm AI araçlarıyla çalışır.
### VS Code Eklentisi
[AtlasMemory for VS Code](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=automiflow.atlasmemory-vscode) eklentisini kurarak editörünüzde görsel bir kontrol paneli edinin:
- **AI Hazırlık Kontrol Paneli** — dört metrikle puanınızı (0-100) bir bakışta görün
- **Atlas Gezgini Kenar Çubuğu** — dosyaları, sembolleri, çapaları, akışları, kartları doğrudan inceleyin
- **Durum Çubuğu** — her zaman görünür hazırlık puanı, kontrol panelini açmak için tıklayın
- **Kaydetme Anında Otomatik İndeksleme** — kaydettiğinizde dosyalar otomatik olarak yeniden indekslenir
- **Hızlı Eylemler** — tek tıkla indeksleme, CLAUDE.md oluşturma, arama, sağlık kontrolü
> MCP ile birlikte çalışır — eklenti size görsel arayüzü verir, MCP sunucusu AI ajanlarına araçları verir. Tam deneyim için ikisini de kurun.
## Kanıt Sistemi
> **Başka hiçbir araçta olmayan özellik.** Her iddia bir *çapa* noktasına bağlanır — belirli bir satır aralığı ve içerik hash'i.
```diff
+ İddia: "handleLogin() oturum oluşturmadan önce kimlik bilgilerini doğrular"
+ Kanıt:
+ src/auth.ts:42-58 [hash:5cde2a1f] — validateCredentials() çağrısı
+ src/auth.ts:60-72 [hash:a3b7c9d1] — doğrulamadan sonra createSession()
+ Durum: KANITLANDI ✅ (2 çapa, hash'ler mevcut kodla eşleşiyor)
- ⚠️ Birisi auth.ts dosyasını düzenledi...
- Hash 5cde2a1f artık satır 42-58 ile eşleşmiyor
- Durum: SÜRÜKLENME TESPİT EDİLDİ ❌ — AI, hayal kurmadan ÖNCE bağlamın bayatladığını biliyor
```
## Nasıl Çalışır
> **AI ajanınıza bir soru sorarsınız. Perde arkasında şunlar olur:**
```mermaid
flowchart LR
subgraph YOU["🧑💻 Siz"]
Q["'Auth hatasını düzelt'"]
end
subgraph ATLAS["⚡ AtlasMemory"]
direction TB
A["🔍 Arama\nFTS5 + Grafik"]
B["📋 Kanıtlama\nİddialar → kod çapaları"]
C["📦 Paketleme\nToken bütçesine sığdır"]
D["🛡️ Sözleşme\nSürüklenme algıla"]
end
subgraph AI["🤖 AI Ajanı"]
R["Tam olarak nereye bakacağını biliyor\n— hayal yok"]
end
Q --> A
A -->|"En iyi dosyalar\nalaka sırasına göre"| B
B -->|"Her iddianın\nsatır:hash kanıtı var"| C
C -->|"50 dosya okumak yerine\n2000 token"| D
D -->|"✅ Bağlam güncel\nbayat veri yok"| R
style YOU fill:#1a1a3e,stroke:#00e5ff,color:#fff
style ATLAS fill:#0a1628,stroke:#00bcd4,color:#fff
style AI fill:#1a1a3e,stroke:#00e5ff,color:#fff
style Q fill:#162447,stroke:#00e5ff,color:#fff
style A fill:#0d2137,stroke:#00bcd4,color:#00e5ff
style B fill:#0d2137,stroke:#00bcd4,color:#00e5ff
style C fill:#0d2137,stroke:#00bcd4,color:#00e5ff
style D fill:#0d2137,stroke:#00bcd4,color:#00e5ff
style R fill:#162447,stroke:#00e5ff,color:#fff
```
### AtlasMemory Olmadan ve AtlasMemory ile
```mermaid
flowchart TB
subgraph WITHOUT["❌ AtlasMemory Olmadan"]
direction TB
W1["AI dosya 1'i okur"] --> W2["AI dosya 2'yi okur"]
W2 --> W3["AI dosya 3'ü okur..."]
W3 --> W4["...AI dosya 47'yi okur"]
W4 --> W5["💥 Bağlam doldu!\nBaştan başlıyor..."]
W5 -.->|"∞ döngü"| W1
end
subgraph WITH["✅ AtlasMemory ile"]
direction TB
A1["AI sorar: 'auth hatasını düzelt'"]
A1 --> A2["AtlasMemory döndürür:\n2000 token\nkanıt destekli bağlam"]
A2 --> A3["AI hatayı düzeltir\nbağlamın %85'i hâlâ boş"]
end
style WITHOUT fill:#1a0a0a,stroke:#ff4444,color:#fff
style WITH fill:#0a1a0a,stroke:#00ff88,color:#fff
style W5 fill:#330000,stroke:#ff4444,color:#ff6666
style A3 fill:#003300,stroke:#00ff88,color:#00ff88
```
### Üç Temel Direk
| | Direk | Ne yapar |
|---|-------|----------|
| 🔒 | **Kanıt Destekli** | Her iddia bir çapaya bağlanır (satır aralığı + içerik hash'i). Kod değişirse çapa bayat olarak işaretlenir. Hayal kurmak imkansız. |
| 🛡️ | **Sürüklenme Dayanıklı** | Veritabanı durumu + git HEAD'in SHA-256 anlık görüntüsü. Repo oturum sırasında değişirse AtlasMemory algılar ve uyarır. |
| 📦 | **Token Bütçeli** | Bütçenize sığan greedy-optimize paketler. Öncelik sırası: hedefler > klasörler > kartlar > akışlar > kod parçacıkları. |
## Desteklenen Diller
> 11 dilin tamamı [Tree-sitter](https://tree-sitter.github.io/) ile hassas AST ayrıştırması kullanır — regex yok, tahmin yok.
| Dil | Çıkarılanlar |
|-----|-------------|
| **TypeScript** / **JavaScript** | fonksiyonlar, sınıflar, metotlar, arayüzler, tipler, içe aktarmalar, çağrılar |
| **Python** | fonksiyonlar, sınıflar, dekoratörler, içe aktarmalar, çağrılar |
| **Go** | fonksiyonlar, metotlar, struct'lar, arayüzler, içe aktarmalar, çağrılar |
| **Rust** | fonksiyonlar, impl blokları, struct'lar, trait'ler, enum'lar, use, çağrılar |
| **Java** | metotlar, sınıflar, arayüzler, enum'lar, içe aktarmalar, çağrılar |
| **C#** | metotlar, sınıflar, arayüzler, struct'lar, enum'lar, using, çağrılar |
| **C** / **C++** | fonksiyonlar, sınıflar, struct'lar, enum'lar, #include, çağrılar |
| **Ruby** | metotlar, sınıflar, modüller, çağrılar |
| **PHP** | fonksiyonlar, metotlar, sınıflar, arayüzler, use, çağrılar |
## MCP Araçları (toplam 28)
**Temel — AI ajanınızın her oturumda kullandığı araçlar:**
| Araç | Açıklama |
|------|----------|
| 🔍 `search_repo` | Tam metin + grafik destekli kod tabanı araması |
| 📦 `build_context` | **Birleşik bağlam oluşturucu** — görev, proje, delta veya oturum modu |
| ✅ `prove` | Kod tabanınızdaki kanıt çapalarıyla **iddiaları kanıtlayın** |
| 📂 `index_repo` | Tam veya artımlı indeksleme |
| 🤝 `handshake` | Proje özeti + hafıza ile ajan oturumunu başlatın |
Zeka Araçları
| Araç | Açıklama |
|------|----------|
| 💥 `analyze_impact` | Bu sembol/dosyaya kim bağımlı? Ters referans grafiği |
| 📊 `smart_diff` | Semantik git diff — sembol düzeyinde değişiklikler + kırıcı değişiklikler |
| 🧠 `remember` | Oturum için kararları, kısıtlamaları, içgörüleri kaydedin |
| 📋 `session_context` | Birikmiş bağlamı + ilişkili geçmiş oturumları görüntüleyin |
| ✨ `enrich_files` | Dosya kartlarını semantik etiketlerle AI ile zenginleştirin |
Ajan Hafıza Araçları
| Araç | Açıklama |
|------|----------|
| 📝 `log_decision` | Ne değiştirdiğinizi ve neden değiştirdiğinizi kaydedin (oturumlar arası kalıcı) |
| 📜 `get_file_history` | Geçmiş AI ajanlarının bir dosyada ne değiştirdiğini görün |
| 💾 `remember_project` | Proje düzeyinde bilgi saklayın (kilometre taşları, eksiklikler, öğrenilenler) |
Yardımcı Araçlar
| Araç | Açıklama |
|------|----------|
| 🏗️ `generate_claude_md` | CLAUDE.md / .cursorrules / copilot-instructions otomatik oluşturun |
| 📈 `ai_readiness` | AI Hazırlık Puanını hesaplayın (0-100) |
| 🛡️ `get_context_contract` | Önerilen eylemlerle sürüklenme durumunu kontrol edin |
| 🔄 `acknowledge_context` | Bağlamın anlaşıldığını onaylayın |
## Yapılandırma
AtlasMemory **sıfır yapılandırma** ile çalışır. İsteğe bağlı ayarlar:
| Ayar | Varsayılan | Açıklama |
|------|-----------|----------|
| `ATLAS_DB_PATH` | `.atlas/atlas.db` | Veritabanı konumu |
| `ATLAS_LLM_API_KEY` | — | LLM ile zenginleştirilmiş kart açıklamaları için API anahtarı *(deneysel — gelecek sürümlerde güçlendirilecek)* |
| `ATLAS_CONTRACT_ENFORCE` | `warn` | Sözleşme modu: `strict` / `warn` / `off` |
| `.atlasignore` | — | Özel dosya/dizin hariç tutma kuralları (.gitignore gibi) |
## Mimari
```mermaid
block-beta
columns 4
block:ENTRY:4
CLI["⬛ CLI"]
MCP["🟣 MCP Sunucusu"]
VSCODE["🟢 VS Code"]
end
space:4
block:ENGINE:4
columns 4
INDEXER["🔧 İndeksleyici\n11 dil"]:1
SEARCH["🔍 Arama\nFTS5 + Grafik"]:1
CARDS["📋 Kartlar\nÖzetler"]:1
TASKPACK["📦 TaskPack\nKanıt + Bütçe"]:1
end
space:4
block:INTEL:4
columns 4
IMPACT["💥 Etki"]:1
MEMORY["🧠 Hafıza"]:1
LEARNER["📊 Öğrenici"]:1
ENRICH["✨ Zenginleştirme"]:1
end
space:4
block:DATA:4
DB["🗄️ SQLite + FTS5 — Tek dosya, ~394KB paket"]
end
ENTRY --> ENGINE
ENGINE --> INTEL
INTEL --> DATA
style ENTRY fill:#1a1a3e,stroke:#00e5ff,color:#fff
style ENGINE fill:#0a1628,stroke:#00bcd4,color:#fff
style INTEL fill:#0d2137,stroke:#00bcd4,color:#fff
style DATA fill:#162447,stroke:#00e5ff,color:#fff
```
## Sıkça Sorulan Sorular
AI Hazırlık Puanı nedir?
Kod tabanınızın AI ajanları için ne kadar hazır olduğunu ölçen 0-100 arası bir puan. 4 metrikten hesaplanır:
| Metrik | Ağırlık | Neyi ölçer |
|--------|---------|-----------|
| **Kod Kapsamı** | %25 | Tree-sitter tarafından indekslenen kaynak dosyaların yüzdesi |
| **Açıklama Kalitesi** | %25 | `enrich` ile zenginleştirilmiş AI açıklamalarına sahip dosyaların yüzdesi |
| **Akış Analizi** | %25 | Dosyalar arası veri akışı kartlarına sahip dosyaların yüzdesi |
| **Kanıt Çapaları** | %25 | Kod çapalarına (satır + hash) bağlı iddiaların yüzdesi |
Puanınızı görmek için `atlasmemory status` komutunu çalıştırın. İyileştirmek için `atlasmemory enrich` komutunu kullanın.
Sembol, Çapa, Akış, Kart, İçe Aktarma ve Referans nedir?
| Terim | Ne olduğu | Örnek |
|-------|----------|-------|
| **Sembol** | Tree-sitter tarafından çıkarılan isimlendirilmiş bir kod varlığı | `function handleLogin()`, `class UserService`, `interface AuthConfig` |
| **Çapa** | Satır aralığı + içerik hash'i — kanıt destekli sistemin "kanıtı" | `src/auth.ts:42-58 [hash:5cde2a1f]` |
| **Akış** | Dosyalar arası veri yolu (A, B'yi çağırır, B, C'yi çağırır) | `login() → validateToken() → createSession()` |
| **Dosya Kartı** | Bir dosyanın ne yaptığının kanıt bağlantılı özeti | Amaç, genel API, bağımlılıklar, yan etkiler |
| **İçe Aktarma** | Dosyalar arası bağımlılık ilişkisi | `import { Store } from './store'` |
| **Referans** | Semboller arası çağrı/kullanım referansı | `handleLogin() validateToken()'ı çağırır` |
Bunların hepsi `atlasmemory index` tarafından otomatik olarak çıkarılır. Manuel işlem gerekmez.
Otomatik indeksleme var mı? index komutunu elle mi çalıştırmam gerekir?
**MCP modu (Claude/Cursor/VS Code):** Evet, tamamen otomatik. AtlasMemory her araç çağrısında git HEAD'i kontrol eder. Son indekslemeden beri dosyalar değiştiyse, yalnızca değişen dosyaları artımlı olarak yeniden indeksler. Sıfır manuel işlem.
**CLI modu:** `atlasmemory index .` komutunu elle çalıştırın veya hızlı güncellemeler için `atlasmemory index --incremental` kullanın.
API anahtarı veya bulut servisi gerekli mi?
**Hayır.** AtlasMemory %100 yerel önceliklidir. Temel özellikler (indeksleme, arama, kanıtlama, bağlam paketleri) harici servislere bağımlı olmadan çevrimdışı çalışır.
İsteğe bağlı `enrich` komutu dosya açıklamalarını zenginleştirmek için **Claude CLI** veya **OpenAI Codex**'i (makinenizde yerel olarak çalışan) kullanır. CLI erişimli aktif bir abonelik gerektirir. Hiçbiri kurulu değilse, deterministik AST tabanlı açıklamalara geri döner — veya AI ajanınız dosyaları doğrudan MCP araçlarıyla zenginleştirebilir.
Kanıt sistemi halüsinasyonları nasıl önler?
AtlasMemory'nin yaptığı her iddia bir **çapaya** bağlanır — SHA-256 içerik hash'ine sahip belirli bir satır aralığı.
1. AI der ki: "handleLogin kimlik bilgilerini doğrular" → `auth.ts:42-58 [hash:5cde2a1f]` ile bağlantılı
2. Birisi `auth.ts` 42-58. satırlarını düzenlerse, hash değişir
3. AtlasMemory iddiayı **SÜRÜKLENME TESPİT EDİLDİ** olarak işaretler
4. AI ajanı hayal kurmadan önce anlayışının bayatladığını bilir
Başka hiçbir araç bunu yapmaz. RAG tabanlı araçlar metin alır ama mevcut kodla eşleştiğini kanıtlayamaz.
Hangi diller destekleniyor?
Tree-sitter aracılığıyla 11 dil: **TypeScript, JavaScript, Python, Go, Rust, Java, C#, C, C++, Ruby, PHP**. Hepsi fonksiyonları, sınıfları, metotları, içe aktarmaları ve çağrı referanslarını çıkarır.
Token bütçeleme nasıl çalışır?
`build_context({mode: "task", objective: "auth hatasını düzelt", budget: 8000})` çağrısı yaptığınızda AtlasMemory:
1. İlgili dosyaları arar (FTS5 + grafik sıralaması)
2. Her dosyayı hedefinize olan alakasına göre puanlar
3. En alakalı bağlamı bütçenize sığdırmak için greedy algoritma kullanır
4. Öncelik sırası: hedefler > klasör özetleri > dosya kartları > akış izleri > kod parçacıkları
5. Token bütçenizin izin verdiği miktarda bağlamı tam olarak döndürür — taşma olmaz
Sonuç: 50 dosya okumak (bağlam pencerenizi doldurmak) yerine, kanıt destekli 2000 token bağlam alırsınız ve bağlam pencerenizin %85'i asıl iş için boş kalır.
`atlasmemory generate` çalıştırınca ne olur?
Şunları içeren AI talimat dosyaları (CLAUDE.md, .cursorrules, copilot-instructions.md) oluşturur:
- Proje mimarisi ve önemli dosyalar
- Teknoloji yığını ve kurallar
- AI Hazırlık Puanı
- **AtlasMemory MCP araç kullanım talimatları** — böylece AI ajanınız AtlasMemory'yi otomatik olarak kullanır
Elinizde elle yazılmış bir CLAUDE.md varsa, içeriğinizin üzerine yazmadan AtlasMemory bölümünü en üste **birleştirir**.
Cursor'un yerleşik indekslemesinden farkı ne?
| Özellik | Cursor İndeksleme | AtlasMemory |
|---------|-------------------|-------------|
| Kanıt sistemi | Yok | Evet — her iddianın satır:hash kanıtı var |
| Sürüklenme algılama | Yok | Evet — SHA-256 sözleşme sistemi |
| Token bütçeleme | Yok | Evet — greedy-optimize bağlam paketleri |
| Oturumlar arası hafıza | Yok | Evet — kararlar oturumlar arası kalıcı |
| Etki analizi | Yok | Evet — ters referans grafiği |
| Herhangi bir AI aracıyla çalışır | Hayır (sadece Cursor) | Evet — MCP standardı |
| Yerel öncelikli | Kısmen | %100 |
## Geliştirme
```bash
git clone https://github.com/Bpolat0/atlasmemory.git
cd atlasmemory
npm install
npm run build:all # Tüm paketleri + paketi derle
npm test # Birim testlerini çalıştır (147 test, Vitest)
npm run eval:synth100 # Hızlı değerlendirme paketi
npm run eval # Tam değerlendirme (synth-100 + synth-500 + real-repo)
```
## Yol Haritası
- [x] v1.0 — Çekirdek motor, kanıt sistemi, MCP sunucusu, CLI, OpenAI Codex desteği
- [ ] **Etkileşimli bağımlılık grafiği** — kod tabanınızın görsel topolojisi (aşağıdaki ekran görüntüsü gibi)
- [ ] **VS Code eklentisi geliştirmesi** — zenginleştirme butonu, kart tarayıcı, satır içi kanıt görüntüleyici
- [ ] Gömme vektörleri ile semantik arama
- [ ] Çoklu repo desteği (monorepo + mikroservisler)
- [ ] GitHub Actions entegrasyonu (push'ta otomatik indeksleme)
- [ ] Canlı grafik görselleştirme ile web kontrol paneli
Planlanan özellikleri görmek ve oy vermek için [Tartışmalar](https://github.com/Bpolat0/atlasmemory/discussions) bölümüne bakın.
## Katkıda Bulunma
Katkılarınızı bekliyoruz! Hata raporları, özellik istekleri veya pull request'ler — hepsi memnuniyetle karşılanır.
- **[CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md)** — Kurulum rehberi, PR süreci, commit formatı, test
- **[CLAUDE.md](../../CLAUDE.md)** — Proje mimarisi ve kurallar
```bash
git clone https://github.com/Bpolat0/atlasmemory.git
cd atlasmemory
npm install && npm run build && npm test # 147 test geçmeli
```
## Yıldız Geçmişi
## Destek
AtlasMemory size zaman kazandırıyorsa, bir yıldız vermeyi düşünün — başkalarının projeyi keşfetmesine yardımcı olur.
## Lisans
[GPL-3.0](../../LICENSE)
