Skill Seekers

English | 简体中文 | 日本語 | 한국어 | Español | Français | Deutsch | Português | Türkçe | العربية | हिन्दी | Русский

⚠️ Makine çevirisi bildirimi

Bu belge yapay zeka tarafından otomatik olarak çevrilmiştir. Kaliteyi sağlamak için çaba göstermemize rağmen, hatalı ifadeler bulunabilir.

Çeviriyi iyileştirmemize yardımcı olmak için GitHub Issue #260 üzerinden geri bildirimlerinizi paylaşabilirsiniz!

🧠 Yapay zeka sistemleri için veri katmanı. Skill Seekers; dokümantasyon sitelerini, GitHub depolarını, PDF'leri, videoları, Jupyter not defterlerini, vikileri ve 10'dan fazla diğer kaynak türünü yapılandırılmış bilgi varlıklarına dönüştürür — AI Yetenekleri (Claude, Gemini, OpenAI), RAG hatları (LangChain, LlamaIndex, Pinecone) ve AI kodlama asistanları (Cursor, Windsurf, Cline) için saatler değil dakikalar içinde hazır hale getirir.

🌐 SkillSeekersWeb.com'u Ziyaret Edin - 24'ten fazla hazır yapılandırmayı inceleyin, kendi yapılandırmalarınızı paylaşın ve tam dokümantasyona erişin!

📋 Geliştirme Yol Haritası ve Görevleri Görüntüleyin - 10 kategoride 134 görev, istediğinizi seçip katkıda bulunun!

🌐 Ekosistem

Skill Seekers çoklu depo projesidır. Her şeyin bulunduğu yerler:

Katkıda bulunmak ister misiniz? Web sitesi ve yapılandırma depoları yeni katkıda bulunanlar için harika başlangıç noktalarıdır!

🧠 Yapay Zeka Sistemleri İçin Veri Katmanı

Skill Seekers, evrensel bir ön işleme katmanıdır ve ham dokümantasyon ile onu tüketen tüm yapay zeka sistemleri arasında yer alır. İster Claude yetenekleri, ister LangChain RAG hattı, ister Cursor .cursorrules dosyası oluşturuyor olun — veri hazırlık süreci aynıdır. Bir kez yaparsınız, tüm hedef platformlara dışa aktarırsınız.

# Tek komut → yapılandırılmış bilgi varlığı
skill-seekers create https://docs.react.dev/
# veya: skill-seekers create facebook/react
# veya: skill-seekers create ./my-project

# Herhangi bir AI sistemine dışa aktar
skill-seekers package output/react --target claude      # → Claude AI Yeteneği (ZIP)
skill-seekers package output/react --target langchain   # → LangChain Documents
skill-seekers package output/react --target llama-index # → LlamaIndex TextNodes
skill-seekers package output/react --target cursor      # → .cursorrules
skill-seekers package output/react --target ibm-bob     # → IBM Bob yetenek dizini

Oluşturulan Çıktılar

Neden Önemli

• ⚡ %99 daha hızlı — Günlerce süren manuel veri hazırlığı → 15–45 dakika
• 🎯 AI Yetenek kalitesi — Örnekler, desenler ve kılavuzlar içeren 500+ satırlık SKILL.md dosyaları
• 📊 RAG-hazır parçalar — Kod bloklarını koruyan ve bağlamı sürdüren akıllı parçalama
• 🎬 Videolar — YouTube ve yerel videolardan kod, altyazı ve yapılandırılmış bilgi çıkarma
• 🔄 Çoklu kaynak — 18 kaynak türünü (dokümantasyon, GitHub, PDF, video, not defterleri, vikiler ve daha fazlası) tek bir bilgi varlığında birleştirme
• 🌐 Bir hazırlık, her hedef — Yeniden tarama yapmadan aynı varlığı 21 platforma dışa aktarma
• ✅ Savaşta test edilmiş — 3.700+ test, 24+ çerçeve ön ayarı, üretime hazır

🚀 Hızlı Başlangıç (3 Komut)

# 1. Kurulum
pip install skill-seekers

# 2. Herhangi bir kaynaktan yetenek oluştur
skill-seekers create https://docs.django.com/

# 3. AI platformunuz için paketle
skill-seekers package output/django --target claude

İşte bu kadar! Artık kullanıma hazır output/django-claude.zip dosyanız var.

# Zenginleştirme için farklı bir AI ajanı kullan (varsayılan: claude)
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent kimi
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent codex
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent-cmd "my-custom-agent run"

🛰️ AI destekli proje taraması (yeni)

scan komutunu herhangi bir projeye yöneltin; bir AI ajanı projenin manifest dosyalarını, README'sini, Dockerfile/CI dosyalarını ve örneklenmiş kaynak içe aktarımlarını okur — ardından algılanan her çerçeve için bir yapılandırma ve kendi kodunuz için bir <project>-codebase.json üretir. Algılanan sürümü sabitler, böylece yeniden çalıştırmalar sürüm artışlarını raporlar:

skill-seekers scan ./my-react-app --out ./configs/scanned/
# → react.json, vite.json, tailwind.json, jest.json, my-react-app-codebase.json

# Ardından istediğinizi oluşturun
skill-seekers create ./configs/scanned/react.json

Bir algılamanın mevcut ön ayarı yoksa AI sıfırdan bir yapılandırma üretir; çıkışta bunu isteğe bağlı olarak topluluk kayıt deposuna geri yayınlayabilirsiniz.

Diğer Kaynaklar (18 Desteklenen)

# GitHub deposu
skill-seekers create facebook/react

# Yerel proje
skill-seekers create ./my-project

# PDF belgesi
skill-seekers create manual.pdf

# Word belgesi
skill-seekers create report.docx

# EPUB e-kitap
skill-seekers create book.epub

# Jupyter Not Defteri
skill-seekers create notebook.ipynb

# OpenAPI spec
skill-seekers create openapi.yaml

# PowerPoint sunumu
skill-seekers create presentation.pptx

# AsciiDoc belgesi
skill-seekers create guide.adoc

# Yerel HTML dosyası (uzantıdan otomatik algılanır)
skill-seekers create page.html

# HTML dosyalarından oluşan bütün bir dizin (HTML ağırlıklı dizinler için otomatik algılanır)
skill-seekers create ./mirror_output/site/

# Karışık/kod ağırlıklı bir dizinde HTML modunu zorla
skill-seekers create ./repo/ --html-path ./repo/docs/build/html/

# RSS/Atom beslemesi
skill-seekers create feed.rss

# Man sayfası
skill-seekers create curl.1

# Video (YouTube, Vimeo veya yerel dosya — skill-seekers[video] gerektirir)
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial
# İlk kez mi? GPU destekli görsel bağımlılıkları otomatik kur:
skill-seekers create --setup

# Confluence vikisi
skill-seekers create --space-key TEAM --name wiki

# Notion sayfaları
skill-seekers create --database-id ... --name docs

# Slack/Discord sohbet dışa aktarımı
skill-seekers create --chat-export-path ./slack-export --name team-chat

Her Yere Dışa Aktar

# Birden fazla platform için paketle
for platform in claude gemini openai langchain; do
  skill-seekers package output/django --target $platform
done

Skill Seekers Nedir?

Skill Seekers, yapay zeka sistemleri için veri katmanıdır. 18 kaynak türünü — dokümantasyon siteleri, GitHub depoları, PDF'ler, videolar, Jupyter Not Defterleri, Word/EPUB/AsciiDoc belgeleri, OpenAPI spesifikasyonları, PowerPoint sunumları, RSS beslemeleri, man sayfaları, Confluence vikileri, Notion sayfaları, Slack/Discord dışa aktarımları ve daha fazlasını — her AI hedefi için yapılandırılmış bilgi varlıklarına dönüştürür:

Skill Seekers, günlerce süren manuel ön işleme çalışması yerine şunları yapar:

1. Toplama — Dokümantasyon, GitHub depoları, yerel kod tabanları, PDF'ler, videolar, Jupyter not defterleri, vikiler ve 10'dan fazla diğer kaynak türü
2. Analiz — Derin AST ayrıştırma, desen tespiti, API çıkarma
3. Yapılandırma — Meta verili kategorize edilmiş referans dosyaları
4. Zenginleştirme — AI destekli SKILL.md oluşturma (Claude, Gemini veya yerel)
5. Dışa Aktarma — Tek bir varlıktan 16 platforma özel format

📚 Dokümantasyon

Tam dokümantasyon: docs/README.md

Neden Kullanmalısınız?

AI Yetenek Oluşturucuları İçin (Claude, Gemini, OpenAI)

• 🎯 Üretime hazır yetenekler — Kod örnekleri, desenler ve kılavuzlar içeren 500+ satırlık SKILL.md dosyaları
• 🔄 Zenginleştirme iş akışları — security-focus, architecture-comprehensive veya özel YAML ön ayarları uygulayın
• 🎮 Her alan — Oyun motorları (Godot, Unity), çerçeveler (React, Django), dahili araçlar
• 🔧 Ekipler — Dahili dokümantasyon + kodu tek bir doğruluk kaynağında birleştirin
• 📚 Kalite — Örnekler, hızlı referans ve navigasyon kılavuzu ile AI zenginleştirilmiş

RAG Geliştiricileri ve AI Mühendisleri İçin

• 🤖 RAG-hazır veri — Önceden parçalanmış LangChain Documents, LlamaIndex TextNodes, Haystack Documents
• 🚀 %99 daha hızlı — Günlerce süren ön işleme → 15–45 dakika
• 📊 Akıllı meta veri — Kategoriler, kaynaklar, türler → daha iyi alma doğruluğu
• 🔄 Çoklu kaynak — Tek bir hatta dokümantasyon + GitHub + PDF + video birleştirme
• 🌐 Platform bağımsız — Yeniden tarama yapmadan herhangi bir vektör veritabanına veya çerçeveye dışa aktarma

AI Kodlama Asistanı Kullanıcıları İçin

• 💻 Cursor / Windsurf / Cline — Otomatik .cursorrules