Spaces:
Sleeping
Sleeping
| title: AI App Builder Task Master | |
| emoji: ✨ | |
| colorFrom: blue | |
| colorTo: purple | |
| sdk: gradio | |
| sdk_version: "4.29.0" | |
| app_file: app.py | |
| pinned: false | |
| Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference | |
| # AI App Builder Task Master | |
| AI App Builder Task Master, yazılım geliştirme fikirlerini AI destekli kodlama araçları (Cursor, Windsurf, TRAE AI, CLINE, ROOCODE vb.) için eyleme dönüştürülebilir görevlere ayırma konusunda uzmanlaşmış bir AI asistanıdır. | |
| Bu uygulama Gradio ve LangChain kullanılarak oluşturulmuştur ve Hugging Face Spaces üzerinde kolayca dağıtılabilir. | |
| ## Özellikler | |
| * **Gradio Arayüzü:** Kullanıcı dostu bir web arayüzü. | |
| * **Fikir Tabanlı Görev Üretimi:** Bir uygulama fikri ve hedef AI aracı sağlayarak, o araca özel sıralı görev listeleri oluşturun. | |
| * **AI Entegrasyonu (LangChain):** Görev üretimi için LangChain framework'ünü kullanır. | |
| * **LLM Desteği (Gemini & OpenRouter):** Hem Google Gemini hem de OpenRouter üzerinden erişilebilen çeşitli LLM'leri destekler. | |
| * **API Anahtarı Yönetimi:** | |
| * Gemini ve OpenRouter API anahtarlarını girme ve doğrulama. | |
| * Anahtarları oturum süresince kaydetme (Tarayıcı yenilemelerinde kalıcılık için ek yapılandırma gerekebilir). | |
| * Kaydedilen anahtarları silme. | |
| * API anahtarının geçerlilik durumunu görüntüleme. | |
| * **Model Seçimi:** | |
| * Kullanılabilir Gemini ve OpenRouter modelleri arasından seçim yapma. | |
| * OpenRouter model listesini dinamik olarak yenileme. | |
| * **Hedef Araç Seçimi:** Görevlerin hangi AI kodlama aracı için özelleştirileceğini seçme (Genel, Cursor, Windsurf vb.). | |
| * **Görev İndirme:** Oluşturulan görev listesini TXT, Markdown veya JSON formatlarında indirme. | |
| ## Kurulum ve Çalıştırma (Yerel) | |
| 1. **Depoyu Klonlayın:** | |
| ```bash | |
| # Henüz bir depo oluşturulmadı, dosyaları bir klasöre kopyalayın. | |
| mkdir ai_app_task_master | |
| cd ai_app_task_master | |
| # Proje dosyalarını (app.py, requirements.txt, src/ klasörü) buraya kopyalayın. | |
| ``` | |
| 2. **Bağımlılıkları Yükleyin:** | |
| ```bash | |
| pip install -r requirements.txt | |
| ``` | |
| 3. **Uygulamayı Çalıştırın:** | |
| ```bash | |
| python app.py | |
| ``` | |
| 4. Uygulama varsayılan olarak yerel bir URL'de (örn: `http://127.0.0.1:7860`) açılacaktır. | |
| 5. "Ayarlar" sekmesinden Gemini ve/veya OpenRouter API anahtarlarınızı girip kaydedin. | |
| 6. "Görev Oluşturma" sekmesinden bir fikir girin, hedef aracı seçin ve görevleri oluşturun. | |
| ## Hugging Face Spaces Dağıtımı | |
| 1. **Hugging Face Hesabı:** Bir Hugging Face hesabınız olduğundan emin olun. | |
| 2. **Yeni Space Oluşturun:** | |
| * Hugging Face'de "New Space" seçeneğini tıklayın. | |
| * Bir Space adı belirleyin (örn: `ai-app-task-master`). | |
| * "SDK" olarak "Gradio" seçin. | |
| * "Space hardware" ve "Visibility" ayarlarını yapın. | |
| * "Create Space" butonuna tıklayın. | |
| 3. **Dosyaları Yükleyin:** | |
| * Oluşturulan Space deposunu klonlayın: | |
| ```bash | |
| git clone https://huggingface.co/spaces/<kullanici_adiniz>/<space_adiniz> | |
| cd <space_adiniz> | |
| ``` | |
| * Yerel `ai_app_task_master` projenizdeki tüm dosyaları (`app.py`, `requirements.txt`, `src/` klasörü) bu klonlanmış depoya kopyalayın. | |
| * Dosyaları Git'e ekleyin, commit yapın ve Hugging Face'e push edin: | |
| ```bash | |
| git add . | |
| git commit -m "Add AI App Builder Task Master application files" | |
| git push | |
| ``` | |
| 4. **API Anahtarları (Secrets):** | |
| * Hugging Face Space'inizin "Settings" sekmesine gidin. | |
| * "Repository secrets" bölümüne gidin. | |
| * `GEMINI_API_KEY` ve `OPENROUTER_API_KEY` adında yeni secret'lar oluşturun ve ilgili API anahtarlarınızı değer olarak girin. | |
| * **Not:** Uygulama şu anda API anahtarlarını Gradio arayüzünden almaktadır ve oturum bazında saklamaktadır. Hugging Face Secrets'ı kullanmak için kodda (`agent_logic.py` içinde `os.getenv` veya Gradio'nun secret yönetimi özellikleri) değişiklik yapılması gerekir. Kalıcı anahtar saklama için bu yöntem önerilir. | |
| 5. Uygulamanız otomatik olarak build edilecek ve Space URL'nizde erişilebilir olacaktır. | |
| ## Teknik Detaylar | |
| * **Arayüz:** Gradio | |
| * **Agent Framework:** LangChain | |
| * **LLM Entegrasyonu:** `langchain-google-genai` (Gemini), `langchain-openai` (OpenRouter) | |
| * **Dil:** Python | |
| ## Gelecek Geliştirmeler | |
| * Hugging Face Secrets kullanarak API anahtarlarının kalıcı ve güvenli saklanması. | |
| * Daha fazla AI kodlama aracı için özelleştirilmiş görev üretimi. | |
| * Görev listesi üzerinde düzenleme veya yeniden sıralama yetenekleri. | |
| * Kullanıcı oturumları arasında ayarların (seçilen model vb.) saklanması. | |
| * Daha gelişmiş hata ayıklama ve loglama. | |