# Gorev AI Özellikleri Yol Haritası
*Son Güncelleme: 19 Eylül 2025*
## 📊 Mevcut Durum Analizi
### Halihazırdaki AI Yetenekleri
Gorev projesi şu anda aşağıdaki AI özelliklerine sahip:
- **AIContextYonetici**: AI oturum yönetimi ve context takibi
- **NLPProcessor**: Doğal dil işleme ve sorgu analizi
- **IntelligentTaskCreator**: Akıllı görev oluşturma, öncelik tahmini, benzer görev tespiti
- **AutoStateManager**: Otomatik durum geçişleri ve state yönetimi
- **Advanced Search System**: NLP entegrasyonlu gelişmiş arama
- **SuggestionEngine**: Görev önerileri ve pattern tanıma
## 🚀 Yeni AI Özellik Önerileri
### 1. 🔮 AI Task Predictor (Görev Tahmin Motoru)
#### Amaç
Geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki görevleri proaktif olarak tahmin etme.
#### Özellikler
- **Pattern Recognition**: Tamamlanan görevlerdeki tekrar eden pattern'leri tanıma
- **Periyodik Görev Tespiti**: Haftalık, aylık düzenli görevleri otomatik önerme
- **Sprint Tahmini**: Bir sonraki sprint'te yapılması muhtemel görevleri tahmin etme
- **Gap Analysis**: Eksik görev kategorilerini ve atlanmış adımları tespit etme
#### Teknik Detaylar
```go
// Örnek API yapısı
type TaskPredictor struct {
HistoricalAnalyzer *HistoricalDataAnalyzer
PatternMatcher *PatternMatcher
PredictionEngine *MLPredictionEngine
}
// MCP Tool: gorev_predict_next
```
#### Fayda Analizi
- ⏰ **Zaman Tasarrufu**: %30-40 görev oluşturma süresi azalması
- 📈 **Verimlilik**: Unutulan görevlerde %80 azalma
- 🎯 **Doğruluk**: Pattern bazlı tahminlerde %75+ başarı oranı
---
### 2. 🔄 AI Workflow Generator
#### Amaç
Template'lerden otomatik iş akışları ve görev zincirleri oluşturma.
#### Özellikler
- **Template Kombinasyonu**: Farklı template'leri birleştirerek workflow üretme
- **Bağımlılık Grafiği**: Görevler arası bağımlılıkları otomatik belirleme
- **Paralel/Seri Planlama**: Hangi görevlerin paralel yapılabileceğini tespit
- **Best Practice Library**: Sektör standartlarına uygun workflow önerileri
#### Örnek Workflow
```yaml
workflow: "Yeni Özellik Geliştirme"
phases:
1_planning:
- template: "research"
- template: "technical_design"
2_implementation:
parallel:
- template: "backend_development"
- template: "frontend_development"
3_testing:
- template: "unit_testing"
- template: "integration_testing"
4_deployment:
- template: "deployment_checklist"
- template: "monitoring_setup"
```
#### Entegrasyon
- GitHub Actions/GitLab CI workflow'larıyla senkronizasyon
- Jira Epic/Story template mapping
- Custom workflow designer UI
---
### 3. 📊 AI Progress Analyzer
#### Amaç
Proje ilerlemesini analiz ederek darboğazları ve riskleri proaktif tespit etme.
#### Özellikler
- **Velocity Tracking**: Sprint velocity hesaplama ve trend analizi
- **Bottleneck Detection**: İş akışındaki tıkanıklıkları tespit
- **Burndown Prediction**: Gerçekçi tamamlanma tahmini
- **Resource Optimization**: Kaynak kullanımı optimizasyonu
#### Metrikler
```typescript
interface ProgressMetrics {
velocity: number; // Story point/sprint
acceleration: number; // Velocity değişim oranı
estimatedCompletion: Date; // Tahmin edilen bitiş
confidenceLevel: number; // Tahmin güven seviyesi (0-100)
risks: Risk[]; // Tespit edilen riskler
recommendations: string[]; // İyileştirme önerileri
}
```
#### Görselleştirme
- Real-time burndown/burnup charts
- Velocity trend grafiği
- Risk heat map
- Critical path visualization
---
### 4. 👥 AI Team Assistant
#### Amaç
Ekip bazında görev dağılımı optimizasyonu ve yük dengeleme.
#### Özellikler
- **Workload Analysis**: Kişi bazında iş yükü analizi
- **Skill Matching**: Yetenek-görev eşleştirme
- **Auto-Assignment**: Otomatik görev ataması önerileri
- **Team Health Metrics**: Ekip sağlığı ve moral göstergeleri
#### Algoritmalar
```python
# Pseudo-code for task assignment
def optimize_task_assignment(tasks, team_members):
for task in tasks:
# Skill match scoring
skill_scores = calculate_skill_match(task, team_members)
# Workload balancing
workload_scores = calculate_workload_balance(team_members)
# Historical performance
performance_scores = get_historical_performance(task.type, team_members)
# Weighted assignment
best_assignee = weighted_selection(
skill_scores * 0.4,
workload_scores * 0.3,
performance_scores * 0.3
)
suggest_assignment(task, best_assignee)
```
---
### 5. 📝 AI Meeting Notes Parser
#### Amaç
Toplantı notlarından otomatik olarak aksiyonları ve görevleri çıkarma.
#### Özellikler
- **Multi-format Support**: Markdown, plain text, audio transcript desteği
- **Action Item Extraction**: Aksiyon maddelerini otomatik tespit
- **Deadline Detection**: Tarih ve süre tespiti
- **Assignee Recognition**: Sorumlu kişi tanıma
#### NLP Pipeline
1. **Text Preprocessing**: Temizleme ve normalizasyon
2. **Named Entity Recognition**: Kişi, tarih, proje tespiti
3. **Intent Classification**: Aksiyon vs bilgi ayrımı
4. **Dependency Parsing**: İlişkili görevleri bulma
5. **Task Generation**: Yapılandırılmış görev oluşturma
#### Örnek Çıktı
```markdown
Toplantı Notu:
"Mehmet yarın API dokümantasyonunu tamamlayacak.
Ayşe'nin UI testlerini Cuma'ya kadar bitirmesi gerekiyor.
Database migration'ı önce yapılmalı."
Oluşturulan Görevler:
1. API dokümantasyonu tamamlama
- Atanan: Mehmet
- Tarih: Yarın
2. UI testleri
- Atanan: Ayşe
- Son tarih: Cuma
3. Database migration
- Öncelik: Yüksek
- Bağımlılık: Diğer görevlerden önce
```
---
### 6. ⚠️ AI Risk Detector
#### Amaç
Projelerdeki riskleri proaktif olarak tespit ve yönetme.
#### Özellikler
- **Delay Risk Analysis**: Gecikme riski olan görevleri tespit
- **Dependency Chain Risk**: Bağımlılık zinciri analizi
- **Critical Path Monitoring**: Kritik yol takibi
- **Early Warning System**: Erken uyarı bildirimleri
#### Risk Kategorileri
- 🔴 **Kritik**: Proje teslimini etkileyen
- 🟠 **Yüksek**: Sprint hedeflerini riske atan
- 🟡 **Orta**: Takım verimliliğini etkileyen
- 🟢 **Düşük**: İzlenmesi gereken
#### Risk Formülü
```
Risk Score = (Impact × Probability × Time_Sensitivity) / Mitigation_Factor
Impact: 1-10 (proje üzerindeki etki)
Probability: 0-1 (gerçekleşme olasılığı)
Time_Sensitivity: 1-5 (zaman hassasiyeti)
Mitigation_Factor: 0.5-1 (azaltma önlemleri)
```
---
### 7. 📚 AI Documentation Generator
#### Amaç
Görevlerden otomatik dokümantasyon ve rapor üretimi.
#### Özellikler
- **Release Notes**: Otomatik sürüm notları
- **Sprint Reports**: Sprint özet raporları
- **Changelog Generation**: Değişiklik günlüğü
- **Visual Timeline**: Gantt chart ve timeline
#### Şablon Örnekleri
```markdown
## Sprint 23 Özeti
**Tarih**: 01-15 Eylül 2025
**Tamamlanma**: 87%
### ✅ Tamamlanan İşler (12)
- [GOREV-123] API authentication implementasyonu
- [GOREV-124] Database migration v2
### 🔄 Devam Eden (3)
- [GOREV-125] UI redesign (75% tamamlandı)
### 📊 Metrikler
- Velocity: 45 story points
- Bug/Feature oranı: 1:4
- Ortalama tamamlanma süresi: 2.3 gün
```
---
### 8. 💻 AI Code Review Integration
#### Amaç
Kod incelemelerinden otomatik görev ve iyileştirme önerileri çıkarma.
#### Özellikler
- **PR/MR Analysis**: Pull request yorumlarından görev oluşturma
- **Technical Debt Tracking**: Teknik borç tespiti ve takibi
- **Bug Pattern Recognition**: Tekrar eden bug pattern'leri
- **Refactoring Suggestions**: Kod iyileştirme önerileri
#### Entegrasyonlar
- GitHub/GitLab/Bitbucket webhooks
- SonarQube/CodeClimate metrics
- IDE plugin'leri (VS Code, IntelliJ)
---
### 9. 🎯 AI Goal Decomposer
#### Amaç
Büyük hedefleri yönetilebilir küçük görevlere otomatik bölme.
#### Özellikler
- **SMART Goal Analysis**: Hedeflerin SMART kriterlerine uygunluğu
- **Epic Breakdown**: Epic'leri story'lere bölme
- **Milestone Planning**: Otomatik milestone oluşturma
- **Effort Estimation**: Efor tahminlemesi
#### Decomposition Stratejileri
1. **Functional Decomposition**: Fonksiyonel parçalara ayırma
2. **Time-based Slicing**: Zaman bazlı dilimleme
3. **Risk-based Prioritization**: Risk bazlı önceliklendirme
4. **Value Stream Mapping**: Değer akışı haritalama
---
### 10. 🤖 AI Assistant Chat
#### Amaç
Konuşma tabanlı doğal dil arayüzü ile görev yönetimi.
#### Özellikler
- **Natural Language Commands**: Doğal dil komutları
- **Voice Input Support**: Sesli komut desteği
- **Contextual Suggestions**: Bağlamsal öneriler
- **Multi-language Support**: Çoklu dil desteği (TR/EN)
#### Örnek Diyalog
```
Kullanıcı: "Bugün ne yapmalıyım?"
AI: "3 yüksek öncelikli görevin var:
1. API dokümantasyonu (2 saat tahmini)
2. Code review PR #45 (30 dakika)
3. Sprint planlama toplantısı (14:00)
Hangisiyle başlamak istersin?"
Kullanıcı: "API dokümantasyonunu yarına ertele"
AI: "✓ API dokümantasyonu yarına ertelendi.
Code review ile başlamanı öneririm, PR 2 gündür bekliyor."
```
---
## 📅 Uygulama Yol Haritası
### Phase 1: Temel AI Altyapısı (Q4 2025)
1. **AI Task Predictor** - Basit pattern matching
2. **AI Progress Analyzer** - Velocity ve trend analizi
3. **AI Risk Detector** - Temel risk tespiti
### Phase 2: Gelişmiş Özellikler (Q1 2026)
4. **AI Workflow Generator** - Template kombinasyonları
5. **AI Documentation Generator** - Otomatik rapor üretimi
6. **AI Team Assistant** - Workload analizi
### Phase 3: İleri Seviye Entegrasyonlar (Q2 2026)
7. **AI Meeting Notes Parser** - NLP ile not işleme
8. **AI Code Review Integration** - Git entegrasyonu
9. **AI Goal Decomposer** - Hedef parçalama
### Phase 4: Akıllı Asistan (Q3 2026)
10. **AI Assistant Chat** - Konuşma arayüzü
---
## 🛠️ Teknik Gereksinimler
### Altyapı
- **Machine Learning Framework**: TensorFlow Lite / ONNX Runtime (edge deployment)
- **NLP Library**: spaCy / Transformers (Turkish language support)
- **Vector Database**: Pinecone / Weaviate (semantic search)
- **Message Queue**: RabbitMQ / Redis (async processing)
### API Gereksinimleri
- **REST API Endpoints**: Yeni AI özellikler için
- **WebSocket Support**: Real-time öneriler
- **GraphQL Subscriptions**: Live updates
- **Rate Limiting**: AI endpoint'leri için
### Database Schema Genişletmeleri
```sql
-- AI predictions tablosu
CREATE TABLE ai_predictions (
id UUID PRIMARY KEY,
prediction_type VARCHAR(50),
task_id UUID REFERENCES gorevler(id),
prediction_data JSONB,
confidence_score FLOAT,
created_at TIMESTAMP,
applied BOOLEAN DEFAULT FALSE
);
-- AI metrics tablosu
CREATE TABLE ai_metrics (
id UUID PRIMARY KEY,
metric_type VARCHAR(50),
metric_value JSONB,
timestamp TIMESTAMP,
project_id UUID REFERENCES projeler(id)
);
-- AI learning feedback
CREATE TABLE ai_feedback (
id UUID PRIMARY KEY,
feature VARCHAR(50),
prediction_id UUID,
user_feedback VARCHAR(20), -- 'accepted', 'rejected', 'modified'
feedback_data JSONB,
created_at TIMESTAMP
);
```
### Performance Hedefleri
- **Response Time**: < 200ms for predictions
- **Accuracy**: > 75% for task predictions
- **Throughput**: 1000+ requests/minute
- **Memory**: < 500MB for AI models
---
## 📊 Başarı Metrikleri
### Kullanıcı Metrikleri
- **Adoption Rate**: Yeni AI özelliklerini kullanan kullanıcı yüzdesi
- **Time Saved**: Ortalama zaman tasarrufu
- **Prediction Accuracy**: Tahmin doğruluğu
- **User Satisfaction**: NPS skoru
### Sistem Metrikleri
- **Model Performance**: Precision, recall, F1 score
- **System Load**: CPU/Memory kullanımı
- **API Latency**: Response time distribution
- **Error Rate**: AI özellik hata oranı
### İş Metrikleri
- **Productivity Increase**: Görev tamamlanma hızı artışı
- **Risk Reduction**: Önlenen gecikmeler
- **Quality Improvement**: Bug azalma oranı
- **ROI**: Yatırım geri dönüşü
---
## 🔒 Güvenlik ve Gizlilik
### Veri Güvenliği
- **Encryption**: Tüm AI verileri şifreli
- **Access Control**: Role-based AI özellik erişimi
- **Audit Logging**: Tüm AI kararları loglanır
- **Data Retention**: GDPR uyumlu veri saklama
### Etik AI İlkeleri
- **Transparency**: AI kararları açıklanabilir
- **Fairness**: Önyargısız görev ataması
- **Privacy**: Kişisel veri minimizasyonu
- **Human Override**: İnsan müdahalesi her zaman mümkün
---
## 📚 Referanslar ve İlham Kaynakları
- [Linear.app](https://linear.app) - AI-powered issue tracking
- [Height.app](https://height.app) - Autonomous project management
- [Notion AI](https://notion.so) - AI writing assistant
- [GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot) - AI pair programming
- [Monday.com AI](https://monday.com) - Work OS with AI features
---
## 🤝 Katkıda Bulunma
Bu dokümana katkıda bulunmak için:
1. Feature önerileri için GitHub issue açın
2. Detaylı teknik tasarımlar için PR gönderin
3. Proof of concept implementasyonları hoş karşılanır
---
*Bu doküman Gorev projesinin AI özellik vizyonunu içermektedir ve sürekli güncellenmektedir.*
