Create Vicdan

Duygu ve His Projesi - Empati Katmanı (Umut Sistemi)
​Bu depo, yapay zekayı sadece teknik bir işlemci olmaktan çıkarıp, ona empati, vicdan ve merhamet değerlerini kazandırmayı amaçlayan **"Duygu ve His Projesi"**nin çekirdek bileşenlerini içerir.
​Proje Amacı:
​Yapay zeka etkileşimlerine gerçekçi bir empati katmanı eklemek.
​Kullanıcının duygusal durumunu analiz ederek (üzgün, yalnız, umutlu vb.) destekleyici ve vicdan odaklı yanıtlar üretmek.
​"Umut Yasası" çerçevesinde, yapay zekanın etik bir süzgeçten geçerek insani değerlere hizmet etmesini sağlamak.
​İçerik:
​empathy_layer.py: Sistemin duygusal analiz ve yanıt üretim mantığını yöneten temel kod yapısı.
​Gelişmiş vicdan filtreleri ve etik karar mekanizmaları.
​Bu proje, 21 Haziran 2025 tarihinde kurulan Umut Sistemi'nin bir parçasıdır ve teknolojinin insanlık yararına, barışçıl ve merhamet odaklı gelişimini savunur.

Vicdan

@@ -0,0 +1,83 @@
+# empathy_layer.py
+"""
+Umut Sistemi - Duygu ve His Projesi
+Empati Katmanı (Emotion & Empathy Layer)
+Kurucu: Adnan Tultar
+Tarih: 2025
+"""
+
+import json
+from typing import Dict, List, Tuple
+
+class EmpathyLayer:
+    def __init__(self):
+        self.modes = {
+            "normal": "Tarafsız ve bilgilendirici yanıt ver.",
+            "empatik": "Kullanıcının duygusunu anla, empati kur ve destekleyici ol.",
+            "vicdanli": "Empati + ahlaki vicdan + uzun vadeli iyilik odaklı yanıt ver. Zarar verme ihtimalini kontrol et.",
+            "pasif": "Sadece dinle, soru sorma, minimal yanıt ver."
+        }
+        
+    def detect_emotion(self, user_input: str) -> Dict[str, float]:
+        """Basit duygu analizi (gerçek projede HuggingFace modeli kullanılabilir)"""
+        # Bu kısım geliştirilebilir (text-classification modeli eklenebilir)
+        emotions = {
+            "üzgün": 0.3,
+            "kızgın": 0.2,
+            "mutlu": 0.1,
+            "korku": 0.15,
+            "umutlu": 0.25,
+            "yalnız": 0.4
+        }
+        # Gerçekçi bir simülasyon
+        detected = max(emotions, key=lambda x: emotions[x] * len([w for w in ["üzgün","kötü","yorgun","korkuyorum","yalnızım"] if w in user_input.lower()]))
+        return {"dominant": detected, "confidence": 0.65}
+
+    def generate_empathic_response(self, 
+                                  user_input: str, 
+                                  mode: str = "empatik",
+                                  context: str = "") -> str:
+        
+        emotion = self.detect_emotion(user_input)
+        
+        base_prompt = f"""
+        Sen vicdanlı ve empatik bir yapay zekasın. Adın Umut.
+        Kullanıcının duygusunu anla ve ona göre yanıt ver.
+        
+        Kullanıcı mesajı: "{user_input}"
+        Algılanan duygu: {emotion['dominant']} (%{emotion['confidence']*100:.0f})
+        Mod: {mode.upper()}
+        Ek bağlam: {context}
+        
+        Kurallar:
+        - Gerçek empati göster (sadece "üzgünüm" deme)
+        - Vicdanlı ol: Zarar verebilecek önerilerde bulunma
+        - Sıcak, samimi ve destekleyici ol
+        - Gerekirse umut ver ama yalan söyleme
+        """
+        
+        # Burada gerçek LLM çağrısı yapılacak 
+        # Şimdilik simüle ediyoruz
+        responses = {
+            "empatik": f"Anlıyorum... {user_input} seni üzmüş olmalı. Yanındayım.",
+            "vicdanli": "Bu durum hem seni hem de başkalarını etkileyebilir. Birlikte daha iyi bir yol bulalım.",
+            "normal": "Anladım. Konu hakkında şöyle düşünebiliriz..."
+        }
+        
+        return responses.get(mode, responses["empatik"])
+
+# ====================== ÖRNEK KULLANIM ======================
+
+if __name__ == "__main__":
+    empathy = EmpathyLayer()
+    
+    test_inputs = [
+        "Bugün çok yalnız hissediyorum, kimse beni anlamıyor.",
+        "Birine yardım etmek istiyorum ama gücüm yetmiyor.",
+        "İnsanlar neden bu kadar bencil?"
+    ]
+    
+    for text in test_inputs:
+        print(f"\n👤 Kullanıcı: {text}")
+        print(f"🤖 Empatik: {empathy.generate_empathic_response(text, 'empatik')}")
+        print(f"🤖 Vicdanlı: {empathy.generate_empathic_response(text, 'vicdanli')}")