🧠 AI Workflow Intelligence (AWI)

Vibecoding dünyasında hangi araçları, nasıl kullanman gerektiğini araştırıp söyleyen akıllı asistan.

Python 3.11+ · MIT Lisansı · 322+ gözlem · 39 test geçiyor ✓ · MCP Uyumlu

📦 Repo: https://github.com/zehedisode/ai-workflow-intelligence

GitHub repolarını, Reddit ve HackerNews tartışmalarını ve küratörlü kaynakları tarayarak geliştiricilerin gerçekte hangi AI araçlarını hangi kombinasyonlarla kullandığını ortaya koyar; ardından projen için somut araç/iş akışı önerileri sunar. CLI, MCP sunucusu veya doğrudan sohbet arayüzü üzerinden çalışır.

Neden AWI?

• Kanıta dayalı öneriler — Trend tahminlerine değil, topluluk verisine dayanır. Gerçek projelerden ve deneyimlerden öğrenir.

• Türkçe ve erişilebilir — Teknik olmayan kullanıcılar bile tek komutla (bash baslat.sh) başlayabilir; jargon bariyeri yok.

• Her AI aracına bağlanır — MCP protokolü sayesinde Claude Code, Cursor, Windsurf ve Claude Desktop arka planda AWI'a danışır.

• Sürekli güncel — Haftalık otomatik veri toplama ile veri seti bayatlamaz; öneriler her zaman güncel trendleri yansıtır.

Related MCP server: passoff

Nasıl Çalışır?

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       VERİ KAYNAKLARI                       │
│   GitHub Repoları  ·  Reddit  ·  HackerNews  ·  Seed Veri   │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                           ▼
                    ┌─────────────┐
                    │  TOPLAMA    │  Collector'lar ham veriyi çeker
                    └──────┬──────┘
                           ▼
                    ┌─────────────┐
                    │NORMALİZASYON│  Pydantic şemaya dönüştürülür
                    └──────┬──────┘
                           ▼
                    ┌─────────────┐
                    │   ANALİZ    │  İstatistik + sentiment skoru
                    └──────┬──────┘
                           ▼
                    ┌─────────────┐
                    │   ÖNERİ     │  Proje tipine göre araç eşleştirme
                    └──────┬──────┘
                           ▼
              ┌────────────┼────────────┐
              ▼            ▼            ▼
         ┌────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐
         │  CLI   │  │   MCP   │  │  Sohbet │
         └────────┘  └─────────┘  └─────────┘

Teknik Bilmeyen İçin: Tek Komut

Hiçbir şey kurcalamadan "hangi araçları kullanayım?" sorusunun cevabını almak için:

bash baslat.sh

İlk çalıştırmada gereken her şeyi kendisi kurar; sonra 3 basit soru sorup yalnız Türkçeyle araç önerir ve nasıl başlayacağını adım adım gösterir.

AI Aracına Bağlama (MCP)

AWI bir MCP sunucusu olarak da çalışır; böylece Claude Code, Cursor, Windsurf ve Claude Desktop arka planda AWI'a danışıp sana araç önerebilir. Bu klasörde Claude Code (.mcp.json) ve Cursor (.cursor/mcp.json) için ayarlar hazır. Diğer araçlar ve detay için: MCP_KURULUM.md

Sunucuyu elle başlatmak:

python -m awi.mcp_server

Hızlı Başlangıç

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"

# Seed veriyle veri setini doldur
awi update --source seed

# HackerNews'ten iş akışı tartışmalarını topla
awi update --source hackernews

# İstatistiklere bak
awi stats

# Öneri al
awi recommend --project-type web --team-size solo --priority speed

# Testleri çalıştır
pytest

GitHub Verisiyle Zenginleştirme (opsiyonel)

export GITHUB_TOKEN=ghp_xxx   # rate limit için önerilir
awi update --source github --max-repos 200

Reddit Verisiyle Zenginleştirme (opsiyonel)

r/ClaudeAI ve r/cursor'da "workflow"/"stack" geçen gönderileri toplar. Kimlik bilgisi gerektirmez (herkese açık search.json uç noktası), ancak bazı ağlar/ortamlar Reddit tarafından engellenebilir (HTTP 403/429) — bu durumda collector uyarı basıp zarifçe boş döner.

awi update --source reddit --limit-per-query 50

Gönderilerin perceived_effectiveness skoru, metin üzerinden VADER sentiment analiziyle otomatik hesaplanır (olumlu deneyimler yüksek, şikayetler düşük).

HackerNews Verisiyle Zenginleştirme (opsiyonel)

HackerNews'te "Show HN" ve AI araç/iş akışı tartışmalarını toplar. Kimlik bilgisi gerektirmez (herkese açık Algolia/Firebase uç noktaları). Başlık ve yorumlardaki araç adları eşleştirilir; perceived_effectiveness VADER sentiment analiziyle hesaplanır.

awi update --source hackernews

Kendi Kendini Güncelleme

.github/workflows/auto_update.yml her hafta otomatik çalışıp veri setini tazeler ve commit'ler. Devreye almak için repoyu GitHub'a push'ladıktan sonra Actions sekmesinden workflow'u etkinleştirmen yeterli.

Yol Haritası

• Embedding tabanlı benzerlik önerisi (proje profiline göre eşleştirme)

• Web dashboard (görsel istatistik ve trend panosu)

• Çok dilli sentiment analizi (İngilizce dışı topluluklar)

Katkıda Bulunma

Katkılara açığız! Süreç:

1. Repoyu fork'layın

2. Bir özellik/düzeltme branch'i oluşturun (git checkout -b feat/ozellik-adi)

3. Değişikliklerinizi yapıp commit'leyin

4. pytest ile tüm testlerin geçtiğinden emin olun

5. Pull Request açın — kısa bir açıklama yeterli

Testler geçmiyorsa PR birleştirilmez. Kod tarzı mevcut yapıya uyumlu olmalıdır.

Lisans

Bu proje MIT Lisansı altında dağıtılmaktadır.

Detaylı mimari ve proje bağlamı: CLAUDE.md Veri şeması: data/schema.md