🚀 QuirkLLM

Lokal, Ücretsiz, Akıllı Kodlama Asistanı

Claude Code CLI & Gemini CLI'ın GPU'suz Alternatifi

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                                         │
│  $ quirkllm                                                             │
│                                                                         │
│  ╭─────────────────────────────────────────────────────────────────╮   │
│  │  🚀 QuirkLLM v1.0.0 - Interactive Coding Assistant              │   │
│  │  📁 Project: ~/my-react-app (React 18, TypeScript)              │   │
│  │  🧠 Model: QuirkLLM-1.3B (4-bit) | Context: 32K                 │   │
│  │  💾 RAM: 16GB detected → Comfort Mode                           │   │
│  │  📡 Mode: Online (RAG active)                                   │   │
│  ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────╯   │
│                                                                         │
│  > create a user profile component with avatar and bio                  │
│                                                                         │
│  🤖 Creating component...                                               │
│                                                                         │
│  ✓ Created: src/components/UserProfile.tsx                              │
│  ✓ Created: src/components/UserProfile.css                              │
│                                                                         │
│  > now add a hover animation with framer motion                         │
│                                                                         │
│  🤖 I'll add Framer Motion animation to the component I just created.  │
│                                                                         │
│  ✓ Updated: src/components/UserProfile.tsx                              │
│  ✓ Running: yarn add framer-motion                                      │
│                                                                         │
│  > /status                                                              │
│                                                                         │
│  ╭─ System Status ──────────────────────────────────────────────────╮  │
│  │  RAM: 4.2GB / 16GB (26%)                                         │  │
│  │  Context: 8,421 / 32,768 tokens (25%)                            │  │
│  │  Session: 12 messages (auto-save on)                             │  │
│  │  Cache Hit Rate: 73%                                             │  │
│  ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────╯  │
│                                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

📋 İÇİNDEKİLER

🎯 NEDİR?

QuirkLLM, Claude Code CLI ve Gemini CLI gibi çalışan, ancak:

💰 Tamamen ücretsiz
🏠 %100 lokal
� GPU gerektirmez (Varsa otomatik kullanır ve hızlanır)
🔒 Gizlilik odaklı
🧠 RAM-Aware - Sisteminize göre otomatik optimize

bir interaktif kodlama asistanıdır.

Tek Satırda

$ quirkllm   # Claude Code CLI gibi, ama lokal ve ücretsiz

Fark Yaratan Özellik: RAM-Aware Adaptive System

8GB RAM?   → Survival Mode   (16K context, 4-bit, temel özellikler)
16GB RAM?  → Comfort Mode    (32K context, 4-bit, tüm özellikler)
32GB RAM?  → Power Mode      (64K context, 8-bit, paralel işlem)
64GB+ RAM? → Beast Mode      (128K context, 8-bit, maksimum her şey)

Sistem otomatik algılar, siz sadece quirkllm yazın!

🧠 RAM-AWARE ADAPTIVE SYSTEM

Otomatik Profil Seçimi

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 RAM-AWARE ADAPTIVE SYSTEM                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                         │
│  $ quirkllm                                                             │
│                                                                         │
│  🔍 Detecting system resources...                                       │
│  💾 RAM: 32GB Total | 14GB Available (used for profile)                 │
│  ⚡ Profile: COMFORT MODE activated                                     │
│                                                                         │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              COMFORT MODE (12GB+ Available)                     │   │
│  │  ─────────────────────────────────────────────────────────────  │   │
│  │  Context Window  : 32,768 tokens                                │   │
│  │  Quantization    : 4-bit (balanced)                             │   │
│  │  Batch Size      : 4                                            │   │
│  │  RAG Cache       : 500MB                                        │   │
│  │  KV Cache        : 4GB                                          │   │
│  │  Concurrent Ops  : 2                                            │   │
│  │  Features        : All enabled                                  │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

4 RAM Profili

🎯 Platform-Aware Profil Seçimi

QuirkLLM, farklı işletim sistemlerinin RAM yönetim stratejilerini anlayarak akıllı profil seçimi yapar:

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  PLATFORM-AWARE PROFILE SELECTION                                    │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                      │
│  🍎 macOS (darwin)                                                   │
│  ──────────────────                                                  │
│  Strategy: TOTAL RAM bazlı profil seçimi                            │
│  Reason  : Aggressive memory compression + fast SSD swap            │
│  Example : 16 GB total → COMFORT (available RAM önemsiz)            │
│                                                                      │
│  🐧 Linux                                                            │
│  ────────                                                            │
│  Strategy: AVAILABLE RAM bazlı profil seçimi (conservative)         │
│  Reason  : Traditional swap, slow on low-end systems                │
│  Example : 16 GB total, 5 GB available → SURVIVAL (güvenli)         │
│                                                                      │
│  🪟 Windows                                                          │
│  ──────────                                                          │
│  Strategy: AVAILABLE RAM bazlı profil seçimi (conservative)         │
│  Reason  : PageFile variability, conservative approach safer        │
│  Example : 16 GB total, 8 GB available → COMFORT                    │
│                                                                      │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Neden macOS farklı?

✅ Memory Compression: macOS RAM'i agresif sıkıştırır, "available" düşük görünür ama gerektiğinde anında boşaltır
✅ Smart Caching: File cache'i dinamik yönetir, gerektiğinde milisaniyeler içinde temizler
✅ Fast Swap: M1/M2/M3'te SSD swap çok hızlı (~7 GB/s), performans kaybı minimal
✅ Memory Pressure System: "Available RAM" tek başına yeterli metrik değil, sistem baskı bazlı karar verir

Sonuç: 16 GB macOS sisteminiz %70 kullanımda olsa bile, QuirkLLM sizi Comfort Mode'da çalıştırır çünkü sistem gerektiğinde RAM'i hızla boşaltabilir. Linux/Windows'ta ise daha konservatif davranır.

🟡 SURVIVAL MODE (< 8GB Total RAM)

macOS: 8 GB'dan az total RAM
Linux/Windows: 8 GB'dan az available RAM

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    SURVIVAL MODE - < 8GB FREE                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                         │
│  "Sistem dolu, dikkatli ilerliyoruz"                                   │
│                                                                         │
│  Ayarlar:                                                               │
│  ────────                                                               │
│  Context Window    : 16,384 tokens (16K)                               │
│  Quantization      : 4-bit (aggressive)                                │
│  Batch Size        : 1 (sequential)                                    │
│  RAG Cache         : 200MB                                             │
│  KV Cache          : 2GB                                               │
│  Embedding         : CodeBERT-small (250MB)                            │
│  Concurrent Ops    : 1 (single thread)                                 │
│  Model Loading     : Lazy (layer by layer)                             │
│  Compaction        : Aggressive (son 3 mesaj tam)                      │
│                                                                         │
│  Bellek Dağılımı:                                                      │
│  ─────────────────                                                     │
│  Model (4-bit)     ████████████░░░░░░░░░  1.5GB                        │
│  CodeBERT-small    ██░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  0.25GB                       │
│  KV Cache          ████████░░░░░░░░░░░░░  2.0GB                        │
│  RAG Cache         █░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  0.2GB                        │
│  Context Buffer    ██░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  0.5GB                        │
│  System            ██░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  0.5GB                        │
│  Buffer (safety)   ███████░░░░░░░░░░░░░░  3.0GB                        │
│  ───────────────────────────────────────────────                       │
│  TOPLAM            ████████████████████░  ~8GB                         │
│                                                                         │
│  Özellik Durumu:                                                       │
│  ─────────────────                                                     │
│  ✅ Interactive Chat                                                   │
│  ✅ Multi-turn Conversation                                            │
│  ✅ Context Memory                                                     │
│  ✅ Basic RAG                                                          │
│  ✅ File Operations                                                    │
│  ⚠️  Semantic Cache (limited)                                          │
│  ⚠️  Parallel Search (disabled)                                        │
│  ⚠️  Large File Analysis (chunked)                                     │
│                                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

🟢 COMFORT MODE (8GB - 24GB) - ÖNERİLEN

macOS: 8-24 GB total RAM
Linux/Windows: 8-24 GB available RAM

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   COMFORT MODE - 16GB FREE ⭐                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                         │
│  "İdeal deneyim, hiçbir kısıtlama hissetmezsin"                        │
│                                                                         │
│  Ayarlar:                                                               │
│  ────────                                                               │
│  Context Window    : 32,768 tokens (32K)                               │
│  Quantization      : 4-bit (balanced)                                  │
│  Batch Size        : 4                                                 │
│  RAG Cache         : 500MB                                             │
│  KV Cache          : 4GB                                               │
│  Embedding         : CodeBERT-base (500MB)                             │
│  Concurrent Ops    : 2                                                 │
│  Model Loading     : Hybrid (critical layers eager)                    │
│  Compaction        : Smart (son 5 mesaj tam)                           │
│                                                                         │
│  Bellek Dağılımı:                                                      │
│  ─────────────────                                                     │
│  Model (4-bit)     ████████░░░░░░░░░░░░░  1.5GB                        │
│  CodeBERT-base     ███░░░░░░░░░░░░░░░░░░  0.5GB                        │
│  KV Cache          █████████████████░░░░  4.0GB                        │
│  RAG Cache         ███░░░░░░░░░░░░░░░░░░  0.5GB                        │
│  Semantic Cache    ██░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  0.5GB                        │
│  Context Buffer    ████░░░░░░░░░░░░░░░░░  1.0GB                        │
│  System            ███░░░░░░░░░░░░░░░░░░  0.5GB                        │
│  Buffer (safety)   ████████████████░░░░░  7.5GB                        │
│  ───────────────────────────────────────────────                       │
│  TOPLAM            ████████████████████░  ~16GB                        │
│                                                                         │
│  Özellik Durumu:                                                       │
│  ─────────────────                                                     │
│  ✅ Interactive Chat                                                   │
│  ✅ Multi-turn Conversation                                            │
│  ✅ Context Memory                                                     │
│  ✅ Full RAG System                                                    │
│  ✅ File Operations                                                    │
│  ✅ Semantic Cache                                                     │
│  ✅ Parallel Search (2 threads)                                        │
│  ✅ Large File Analysis                                                │
│  ✅ Session Persistence                                                │
│                                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

🔵 POWER MODE (24GB - 48GB)

macOS: 24-48 GB total RAM
Linux/Windows: 24-48 GB available RAM

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    POWER MODE - 32GB FREE                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                         │
│  "Profesyonel kullanım, büyük projeler"                                │
│                                                                         │
│  Ayarlar:                                                               │
│  ────────                                                               │
│  Context Window    : 65,536 tokens (64K)                               │
│  Quantization      : 8-bit (higher quality)                            │
│  Batch Size        : 8                                                 │
│  RAG Cache         : 2GB                                               │
│  KV Cache          : 8GB                                               │
│  Embedding         : CodeBERT-large (1GB)                              │
│  Concurrent Ops    : 4                                                 │
│  Model Loading     : Eager (full preload)                              │
│  Compaction        : Relaxed (son 10 mesaj tam)                        │
│                                                                         │
│  Bellek Dağılımı:                                                      │
│  ─────────────────                                                     │
│  Model (8-bit)     ████████░░░░░░░░░░░░░  2.5GB                        │
│  CodeBERT-large    ████░░░░░░░░░░░░░░░░░  1.0GB                        │
│  KV Cache          ██████████████████░░░  8.0GB                        │
│  RAG Cache         ████████░░░░░░░░░░░░░  2.0GB                        │
│  Semantic Cache    ████░░░░░░░░░░░░░░░░░  1.0GB                        │
│  Context Buffer    ████░░░░░░░░░░░░░░░░░  1.0GB                        │
│  Multi-file Buffer ████░░░░░░░░░░░░░░░░░  1.0GB                        │
│  System            ██░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  0.5GB                        │
│  Buffer (safety)   ███████████████████░░  15GB                         │
│  ───────────────────────────────────────────────                       │
│  TOPLAM            ████████████████████░  ~32GB                        │
│                                                                         │
│  Özellik Durumu:                                                       │
│  ─────────────────                                                     │
│  ✅ Tüm Comfort Mode özellikleri                                       │
│  ✅ 8-bit quantization (better quality)                                │
│  ✅ Extended context (64K tokens)                                      │
│  ✅ Multi-file analysis (4 files parallel)                             │
│  ✅ Large project support (monorepos)                                  │
│  ✅ Advanced semantic cache                                            │
│  ✅ Parallel inference                                                 │
│                                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

🟣 BEAST MODE (48GB+)

macOS: 48+ GB total RAM
Linux/Windows: 48+ GB available RAM

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    BEAST MODE - 64GB+ FREE                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                         │
│  "Sınırsız güç, enterprise projeler"                                   │
│                                                                         │
│  Ayarlar:                                                               │
│  ────────                                                               │
│  Context Window    : 131,072 tokens (128K)                             │
│  Quantization      : 8-bit (max quality)                               │
│  Batch Size        : 16                                                │
│  RAG Cache         : 8GB (entire index in RAM)                         │
│  KV Cache          : 16GB                                              │
│  Embedding         : CodeBERT-large (1GB)                              │
│  Concurrent Ops    : 8                                                 │
│  Model Loading     : Full eager + warm cache                           │
│  Compaction        : Minimal (son 20 mesaj tam)                        │
│  Secondary Model   : 7B model available for complex tasks              │
│                                                                         │
│  Ek Özellikler:                                                        │
│  ───────────────                                                       │
│  ✅ 128K context (tüm proje tek seferde)                               │
│  ✅ Multiple models (1.3B + 7B switch)                                 │
│  ✅ Full project indexing in RAM                                       │
│  ✅ 8 parallel operations                                              │
│  ✅ Zero-latency RAG (all cached)                                      │
│  ✅ Background indexing                                                │
│  ✅ Speculative execution                                              │
│                                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Profil Karşılaştırma Tablosu

Özellik	🟡 8GB	🟢 16GB	🔵 32GB	🟣 64GB+
Context	16K	32K	64K	128K
Quantization	4-bit	4-bit	8-bit	8-bit
Batch Size	1	4	8	16
RAG Cache	200MB	500MB	2GB	8GB
KV Cache	2GB	4GB	8GB	16GB
Embedding	Small	Base	Large	Large
Concurrent	1	2	4	8
Compaction	Aggressive	Smart	Relaxed	Minimal
Response Quality	Good	Great	Excellent	Maximum
Speed	~3 tok/s	~5 tok/s	~8 tok/s	~12 tok/s

Dinamik RAM Yönetimi (Smart Allocation)

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    DİNAMİK RAM YÖNETİMİ                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                         │
│  QuirkLLM sadece toplam RAM'e değil, anlık BOŞTA olan RAM'e bakar.     │
│  Diğer uygulamalarınızın (Chrome, Docker vb.) alanına girmez.          │
│                                                                         │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │                                                                  │   │
│  │  Total RAM: 32GB  |  Used: 20GB  |  Available: 12GB             │   │
│  │  Decision: COMFORT MODE (fits in 12GB)                          │   │
│  │                                                                  │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │                                                                  │   │
│  │  < 50%  : Normal operation                                      │   │
│  │  50-70% : Optimize mode (reduce cache)                          │   │
│  │  70-85% : Defensive mode (aggressive compaction)                │   │
│  │  > 85%  : Emergency mode (offload to disk)                      │   │
│  │                                                                  │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                                         │
│  Örnek Senaryo:                                                        │
│  ──────────────                                                        │
│  1. Kullanıcı büyük dosya açar                                        │
│  2. RAM 75%'e çıkar                                                   │
│  3. QuirkLLM otomatik:                                                │
│     • Eski RAG cache'i temizler                                       │
│     • Compaction'ı artırır                                            │
│     • KV cache'i optimize eder                                        │
│  4. RAM 55%'e düşer                                                   │
│  5. Kullanıcı hiçbir şey fark etmez ✨                                │
│                                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Manuel Profil Override

# Otomatik (önerilen)
$ quirkllm

# Manuel override
$ quirkllm --profile survival    # 8GB modunda çalıştır
$ quirkllm --profile comfort     # 16GB modunda çalıştır
$ quirkllm --profile power       # 32GB modunda çalıştır
$ quirkllm --profile beast       # 64GB modunda çalıştır

# Veya session içinde
> /profile power
⚡ Switched to POWER MODE
   Context: 32K → 64K
   Quantization: 4-bit → 8-bit
   This may use more RAM.

🎮 4 ÇALIŞMA MODU (Shift+Tab)

QuirkLLM, farklı çalışma stilleri için 4 farklı mod sunar. Modlar arasında Shift+Tab ile anında geçiş yapabilirsiniz.

1. 💬 CHAT MODE (Varsayılan)

Klasik, güvenli, onaylı mod. Her kritik işlem öncesi sizden onay ister.

Güvenlik: Yüksek
Hız: Normal
Kullanım: Günlük kodlama, öğrenme, debug.

2. 🚀 YAMI MODE (Yamac Mode / YOLO)

"Auto-Accept" modu. Onay sormaz, kodu yazar, testi çalıştırır, dosyayı düzeltir.

Güvenlik: Düşük (Dikkatli olun!)
Hız: Maksimum
Kullanım: Hızlı prototipleme, güvenilen scriptler, "biliyorum ne yaptığımı" anları.
Özellik: rm -rf gibi çok riskli komutlar hariç her şeye "YES" der.

[YAMI] > fix all linter errors
🤖 Fixing 12 files...
✓ Done.
🤖 Running tests...
✓ Passed.
(Sıfır kullanıcı müdahalesi)

3. 📐 PLAN MODE (Architect)

Sadece planlama yapar. Kod yazmaz, dosya değiştirmez.

Güvenlik: Maksimum (Read-only)
Çıktı: TODO.md, ARCHITECTURE.md, Mermaid diyagramları.
Kullanım: Büyük refactoring öncesi, proje analizi, dokümantasyon.

[PLAN] > refactor auth system
🤖 Analyzing current auth flow...
📋 Created plan: .quirkllm/plans/auth-refactor.md
1. Create TokenService
2. Update UserSchema
3. Migrate existing users
...
(Hiçbir kod değişmedi, sadece plan oluşturuldu)

4. 👻 GHOST MODE (Watcher)

Siz kodunuzu IDE'nizde yazarken arka planda sessizce çalışır. Dosyayı kaydettiğiniz an (Ctrl+S) devreye girer ve "Arkanızı kollar".

Aktiflik: Pasif / Arka Plan
İşlev: Değişiklik analizi, hata yakalama, etki analizi (Impact Analysis).
Bildirim: Terminal uyarısı.

[GHOST] > Watching for changes...
(Kullanıcı User.ts dosyasını kaydeder)
👻 Pssst! `User.ts` değişikliği `AuthService.ts` dosyasını kırdı.
   > Fix it? (y/n)

🔄 Mod Değiştirme

Shift+Tab ile Hızlı Geçiş

quirk> Shift+Tab
🚀 YAMI MODE activated

quirk> Shift+Tab
📋 PLAN MODE activated

quirk> Shift+Tab
👻 GHOST MODE activated

quirk> Shift+Tab
💬 CHAT MODE activated (başa döner)

/mode Komutu ile

quirk> /mode yami
🚀 Switched to YAMI MODE
   Auto-confirm: ON (critical ops still blocked)

quirk> /mode plan
📋 Switched to PLAN MODE
   Read-only: ON (no file changes)

quirk> /mode ghost
👻 Switched to GHOST MODE
   File watcher: Starting...

quirk> /mode chat
💬 Switched to CHAT MODE (default)
   Confirmations: ON

🛡️ Safety Best Practices

YAMI Mode Güvenlik Katmanları

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  YAMI MODE SAFETY LAYERS                                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  ❌ BLOCKED (Critical Risk - Score 90-100)                   │
│  ──────────────────────────────────────────                  │
│  • rm -rf /                                                  │
│  • :(){ :|:& };: (fork bomb)                                │
│  • dd if=/dev/zero of=/dev/sda                              │
│  • chmod -R 777 /                                           │
│  • mkfs.ext4 /dev/sda                                       │
│  • shutdown, reboot, halt                                   │
│                                                              │
│  ⚠️ WARNED (High Risk - Score 60-89)                         │
│  ──────────────────────────────────────────                  │
│  • curl | bash (pipe to shell)                              │
│  • chmod 777 (world writable)                               │
│  • git push --force                                         │
│  • docker run --privileged                                  │
│  • nc -e (reverse shell)                                    │
│                                                              │
│  ✅ AUTO-ACCEPTED (Medium/Low Risk - Score 0-59)             │
│  ──────────────────────────────────────────                  │
│  • npm install, yarn add                                    │
│  • git commit, git push                                     │
│  • File create/edit/delete (non-system)                     │
│  • Run tests, build commands                                │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Mod Seçim Rehberi

Senaryo	Önerilen Mod	Neden
Yeni özellik geliştirme	💬 Chat	Onay ile güvenli
Hızlı bug fix	🚀 YAMI	Hızlı, auto-accept
Büyük refactoring öncesi	📋 Plan	Sadece analiz
Kod yazarken arka plan	👻 Ghost	Pasif izleme
Öğrenme/debug	💬 Chat	Açıklamalı
CI/CD scripts	🚀 YAMI	Otomatik

🆚 NEDEN QUIRKLLM?

Karşılaştırma

Özellik	Claude Code CLI	Gemini CLI	GitHub Copilot	QuirkLLM
Fiyat	$20/ay + API	Ücretsiz (limitli)	$10-19/ay	Ücretsiz
Lokal	❌	❌	❌	✅
Offline	❌	❌	❌	✅
GPU Gerekli	-	-	-	Opsiyonel (Varsa Hızlanır)
Gizlilik	Bulut	Bulut	Bulut	%100 Lokal
Açık Kaynak	❌	❌	❌	✅
Interactive Chat	✅	✅	❌	✅
Context	200K	1M	Kısıtlı	16K-128K*
Min RAM	-	-	-	8GB
Adaptive	❌	❌	❌	✅

*RAM'e göre dinamik

Hedef Kitle

💻 GPU'su olmayan geliştiriciler
🌍 İnternet erişimi kısıtlı olanlar
🔒 Kodunu buluta göndermek istemeyenler
💰 Aylık abonelik ödeyemeyenler/ödemek istemeyenler
🎓 Öğrenciler ve hobi geliştiriciler

✨ ÖZELLİKLER

1. Interactive Chat Mode

$ quirkllm

🔍 System: 16GB RAM detected
⚡ Profile: COMFORT MODE (32K context)

╭─────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│  🚀 QuirkLLM v1.0.0 - Interactive Coding Assistant              │
│  📁 Project: ~/my-react-app (React 18, TypeScript, yarn)        │
│  🧠 Context: 32K tokens | RAM: 3.2GB used                       │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────╯

> merhaba
🤖 Merhaba! Ben QuirkLLM. React 18 + TypeScript projenizde 
   nasıl yardımcı olabilirim?

> bu projede neler var?
🤖 Projenizi analiz ediyorum...

📁 my-react-app
├── Framework: React 18.2.0 + TypeScript 5.0
├── Bundler: Vite 5.0
├── Styling: TailwindCSS 3.4
├── State: Zustand 4.5
├── Package Manager: yarn (yarn.lock detected)
├── 23 components
├── 12 hooks
└── 8 API endpoints

Ne üzerinde çalışmak istersin?

2. Context-Aware Conversations

> create a button component
✓ Created Button.tsx

> make it larger           # "it" = Button.tsx
✓ Updated Button.tsx

> add red variant          # hala Button.tsx
✓ Updated Button.tsx

> now do the same for Card  # "same" = aynı değişiklikler
✓ Updated Card.tsx

3. Smart Package Manager Detection

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    PAKET YÖNETİCİSİ TESPİTİ                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                         │
│  QuirkLLM projenizde hangi paket yöneticisi kullandığınızı             │
│  otomatik algılar ve ona göre komut çalıştırır:                        │
│                                                                         │
│  Algılama Sırası:                                                      │
│  ─────────────────                                                     │
│  1. bun.lockb        → bun add <package>                               │
│  2. pnpm-lock.yaml   → pnpm add <package>                              │
│  3. yarn.lock        → yarn add <package>                              │
│  4. package-lock.json → npm install <package>                          │
│  5. Hiçbiri yoksa    → Kullanıcıya sor                                 │
│                                                                         │
│  Örnek:                                                                │
│  ───────                                                               │
│  > add framer motion for animations                                    │
│                                                                         │
│  🔍 Package manager: yarn (yarn.lock detected)                         │
│                                                                         │
│  ✓ Running: yarn add framer-motion                                     │
│  ✓ Updated: package.json                                               │
│  ✓ Updated: src/components/Button.tsx                                  │
│                                                                         │
│  Python projeleri için:                                                │
│  ──────────────────────                                                │
│  1. poetry.lock      → poetry add <package>                            │
│  2. Pipfile.lock     → pipenv install <package>                        │
│  3. requirements.txt → pip install <package>                           │
│  4. pyproject.toml   → pip install <package>                           │
│                                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

4. Multi-Turn Reasoning

> fix all typescript errors in this project

🤖 Scanning project for TypeScript errors...

Found 7 errors in 4 files:

1. src/utils/api.ts:23 - Type 'string' not assignable to 'number'
2. src/utils/api.ts:45 - Property 'data' does not exist
3. src/components/Card.tsx:12 - Missing required prop 'title'
...

Should I fix all of them? (yes/no/select)

> yes

✓ Fixed src/utils/api.ts (2 errors)
✓ Fixed src/components/Card.tsx (1 error)
✓ Fixed src/hooks/useAuth.ts (3 errors)
✓ Fixed src/pages/Home.tsx (1 error)

All 7 errors fixed! Run `yarn typecheck` to verify.

5. Smart Compact Mode

> /compact on
📦 Compact mode enabled. Responses will be shorter.

> create a modal component
✓ Modal.tsx (32 lines)

> /compact off
📖 Verbose mode enabled.

6. Session Persistence

# Pazartesi
$ quirkllm
> working on auth system
...
> /quit
💾 Session saved.

# Salı
$ quirkllm
🔄 Restored previous session (auth system)
   Last message: "implementing JWT refresh"
   Context: 12,450/32,768 tokens

> continue where we left off
🤖 Last time we were implementing JWT refresh tokens. 
   You had created authService.ts. Should I continue?

7. Adaptive Performance

> /status

╭─ System Status ─────────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                         │
│  Profile     : COMFORT MODE (16GB system)                              │
│  RAM Usage   : 4.2GB / 16GB (26%) ████░░░░░░░░░░░░                     │
│  Context     : 8,421 / 32,768 tokens (25%) █████░░░░░░░░░░░            │
│                                                                         │
│  Performance:                                                          │
│  ─────────────                                                         │
│  Inference   : 5.2 tokens/sec                                          │
│  Cache Hit   : 73%                                                     │
│  RAG Latency : 45ms                                                    │
│                                                                         │
│  Session:                                                              │
│  ─────────                                                             │
│  Messages    : 12 (5 compacted)                                        │
│  Files       : 3 active (Button.tsx, Card.tsx, api.ts)                 │
│  Duration    : 23 minutes                                              │
│                                                                         │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

8. 📚 Knowledge Eater (Lokal Doküman Yiyici)

İnternet yok mu? Özel dokümantasyon mu var? Sorun değil. QuirkLLM istediğiniz kaynağı "yutup" lokal vektör veritabanına ekler.

> learn --url https://docs.astro.build
🤖 Crawling docs.astro.build...
✓ Downloaded 142 pages
✓ Generated embeddings (CodeBERT)
✓ Added to local vector store
🧠 Now I know everything about Astro!

> learn --pdf ./sirket-kurallari.pdf
✓ Parsed PDF
✓ Indexed 45 pages

9. 🔌 Neural Link (MCP Server Support)

QuirkLLM sadece bir asistan değil, aynı zamanda bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Claude Desktop, Cursor veya diğer MCP uyumlu araçlar, QuirkLLM'in lokal indeksine ve yeteneklerine bağlanabilir.

> /mcp start
🔌 MCP Server running on ws://localhost:3000
   • Capabilities: Resources, Tools, Prompts
   • Connected: Claude Desktop can now see your local repo!

💡 KULLANIM ÖRNEKLERİ

Senaryo 1: Yeni Proje Başlatma

$ cd my-new-project
$ quirkllm

🔍 System: 16GB RAM → COMFORT MODE
📁 Empty directory detected

> setup a react typescript project with tailwind and zustand

🤖 I'll set up a modern React project for you.

Which package manager do you prefer?
  1. npm
  2. yarn (recommended)
  3. pnpm
  4. bun

> 2

✓ Initialized with Vite + React + TypeScript
✓ Added TailwindCSS configuration
✓ Added Zustand store boilerplate
✓ Created folder structure

📁 Project structure:
├── src/
│   ├── components/
│   ├── hooks/
│   ├── store/
│   │   └── index.ts (Zustand store)
│   ├── App.tsx
│   └── main.tsx
├── package.json
├── tsconfig.json
├── tailwind.config.js
└── vite.config.ts

Run `yarn install` then `yarn dev` to start!

Senaryo 2: Bug Fixing Session

> the app crashes when clicking submit button

🤖 I'll investigate. Let me check the submit handlers...

🔍 Found 3 files with submit handlers:
   • ContactForm.tsx (line 23)
   • LoginForm.tsx (line 45)
   • SignupForm.tsx (line 67)

Which one is causing the crash?

> ContactForm

🔍 Analyzing src/components/ContactForm.tsx...

Found potential issues:

1. Line 23: `onSubmit` is async but errors aren't caught
2. Line 31: `setLoading(false)` runs before API completes
3. Line 45: No validation before submit

Should I fix all of these?

> yes

✓ Added try-catch wrapper (line 23)
✓ Fixed loading state race condition (line 31)
✓ Added form validation (line 45)

The form should work now. Test it?

Senaryo 3: Code Review & Refactoring

> review src/utils/helpers.ts

🔍 Analyzing helpers.ts (156 lines)...

📋 Code Review Report:

│ Severity │ Count │ Issues                              │
├──────────┼───────┼─────────────────────────────────────┤
│ 🔴 Critical │  1  │ SQL injection vulnerability (L45)   │
│ 🟡 Warning  │  3  │ Long function, magic number, unused │
│ 🔵 Info     │  2  │ Optional chaining, Map suggestion   │

Details:
─────────
🔴 Line 45: buildQuery() is vulnerable to SQL injection
🟡 Line 12: processData() is 87 lines (recommend: <30)
🟡 Line 34: Magic number 86400 (use named constant)
🟡 Line 67: Variable 'temp' is declared but never used

Should I fix any of these?

> fix critical and warnings

✓ Fixed SQL injection (parameterized query)
✓ Split processData into 3 functions
✓ Added SECONDS_PER_DAY constant
✓ Removed unused variable

Run `/diff` to see all changes.

Senaryo 4: Learning & Explanation

> explain how useCallback works, I keep getting it wrong

🤖 Let me explain with examples from your codebase.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

useCallback = memoize a FUNCTION reference

Without useCallback:
─────────────────────
const handleClick = () => { ... }
// ↑ New function created EVERY render
// ↑ Child components re-render unnecessarily

With useCallback:
─────────────────────
const handleClick = useCallback(() => { ... }, [deps])
// ↑ Same function reference unless deps change
// ↑ Child components skip re-render

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Found in your code (SearchBar.tsx line 12):

❌ Current (recreates every render):
   const handleSearch = (query) => {
     fetchResults(query);
   };

✅ Fixed:
   const handleSearch = useCallback((query) => {
     fetchResults(query);
   }, [fetchResults]);

Want me to fix it?

> yes

✓ Updated SearchBar.tsx

Senaryo 5: Test Generation

> write tests for UserService

🔍 Analyzing src/services/UserService.ts...

Found 5 public methods:
• getUser(id)
• createUser(data)
• updateUser(id, data)
• deleteUser(id)
• searchUsers(query)

✓ Created src/services/__tests__/UserService.test.ts

Test Summary:
─────────────
UserService
├── getUser
│   ├── ✓ returns user when found
│   ├── ✓ returns null when not found
│   └── ✓ handles database errors
├── createUser
│   ├── ✓ creates user with valid data
│   ├── ✓ throws on duplicate email
│   └── ✓ validates required fields
└── ... (15 more tests)

Total: 23 tests generated

Run `yarn test UserService` to execute.

🔧 TEKNİK DETAYLAR

Sistem Gereksinimleri

Profil	Min. Boş RAM	Disk	CPU	Deneyim
🟡 Survival	~8GB	10GB	4 core	Çalışır
🟢 Comfort	~16GB	15GB	6 core	İdeal
🔵 Power	~32GB	20GB	8 core	Profesyonel
🟣 Beast	~64GB+	30GB	12 core	Maksimum

GPU Zorunlu Değildir! Ancak NVIDIA (CUDA) veya Apple Silicon (Metal) tespit edilirse, QuirkLLM otomatik olarak Hybrid Inference moduna geçer ve yükü GPU'ya yıkarak 10x-50x hız artışı sağlar.

Model Spesifikasyonları

Özellik	4-bit	8-bit
Base Model	DeepSeek Coder 1.3B	DeepSeek Coder 1.3B
Disk Size	700MB	1.4GB
RAM Usage	1.5GB	2.5GB
Quality	Great	Excellent
Speed	Faster	Slower
Min RAM	8GB	16GB

Adaptive Context Length

# QuirkLLM otomatik context hesaplama

def calculate_context_length(available_ram_gb, quantization):
    """RAM'e göre optimal context length hesapla"""
    
    # Sabit kullanımlar
    model_ram = 1.5 if quantization == "4bit" else 2.5
    embedding_ram = 0.5
    base_overhead = 1.0
    
    # KV Cache için kalan RAM
    available_for_kv = available_ram_gb - model_ram - embedding_ram - base_overhead
    
    # Her 1K context ≈ 250MB KV cache (4-bit için)
    # Her 1K context ≈ 400MB KV cache (8-bit için)
    mb_per_1k = 250 if quantization == "4bit" else 400
    
    max_context = int((available_for_kv * 1024) / mb_per_1k) * 1024
    
    # Profil limitleri
    limits = {
        8:  16384,   # 16K max for 8GB
        16: 32768,   # 32K max for 16GB
        32: 65536,   # 64K max for 32GB
        64: 131072,  # 128K max for 64GB+
    }
    
    return min(max_context, limits.get(available_ram_gb, 131072))

🏗️ MİMARİ

Sistem Mimarisi

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         QuirkLLM MİMARİSİ                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

                              KULLANICI
                                  │
                                  ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      SYSTEM DETECTOR (Başlangıç)                        │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  • RAM Detection (psutil)                                       │   │
│  │  • CPU Core Count                                               │   │
│  │  • Available Disk Space                                         │   │
│  │  • Profile Selection (survival/comfort/power/beast)             │   │
│  │  • Dynamic Configuration Loading                                │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                  │
                                  ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        INTERACTIVE CLI                                  │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  • REPL Loop (Read-Eval-Print)                                  │   │
│  │  • Command Parser (/help, /compact, /status, /profile...)       │   │
│  │  • Session Manager (save/load/restore)                          │   │
│  │  • Rich Terminal UI (colors, boxes, syntax highlighting)        │   │
│  │  • RAM Monitor (background thread)                              │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                  │
                                  ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      PROJECT ANALYZER                                   │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  • Framework Detection (React, Vue, Next, Expo...)              │   │
│  │  • Package Manager Detection (npm/yarn/pnpm/bun/poetry/pip)     │   │
│  │  • Dependency Analysis                                          │   │
│  │  • File Structure Mapping                                       │   │
│  │  • Active File Tracking                                         │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                  │
                                  ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      CONVERSATION ENGINE                                │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  • Context Window Manager (16K-128K adaptive)                   │   │
│  │  • Conversation History (with smart compaction)                 │   │
│  │  • Multi-Turn Reasoning                                         │   │
│  │  • Reference Resolution ("it", "that", "the component")         │   │
│  │  • Intent Detection (create/fix/explain/refactor...)            │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                  │
                    ┌─────────────┴─────────────┐
                    ▼                           ▼
┌───────────────────────────────┐ ┌───────────────────────────────────────┐
│    ADAPTIVE INFERENCE ENGINE  │ │        ADAPTIVE RAG SYSTEM            │
│  ┌─────────────────────────┐  │ │  ┌─────────────────────────────────┐ │
│  │  Survival Mode (8GB)    │  │ │  │  Survival: 200MB cache, basic   │ │
│  │  • 4-bit aggressive     │  │ │  │  Comfort:  500MB cache, full    │ │
│  │  • Batch size: 1        │  │ │  │  Power:    2GB cache, parallel  │ │
│  │  • Sequential only      │  │ │  │  Beast:    8GB cache, instant   │ │
│  ├─────────────────────────┤  │ │  └─────────────────────────────────┘ │
│  │  Comfort Mode (16GB)    │  │ │                                       │
│  │  • 4-bit balanced       │  │ │  ┌─────────────────────────────────┐ │
│  │  • Batch size: 4        │  │ │  │  Components (18):               │ │
│  │  • 2 concurrent ops     │  │ │  │  • LanceDB Vector Store         │ │
│  ├─────────────────────────┤  │ │  │  • CodeBERT Embeddings          │ │
│  │  Power Mode (32GB)      │  │ │  │  • Hybrid Search                │ │
│  │  • 8-bit quality        │  │ │  │  • Semantic Cache               │ │
│  │  • Batch size: 8        │  │ │  │  • Context Compression          │ │
│  │  • 4 concurrent ops     │  │ │  │  • ...13 more                   │ │
│  ├─────────────────────────┤  │ │  └─────────────────────────────────┘ │
│  │  Beast Mode (64GB+)     │  │ │                                       │
│  │  • 8-bit maximum        │  │ └───────────────────────────────────────┘
│  │  • Batch size: 16       │  │
│  │  • 8 concurrent ops     │  │
│  │  • 7B model available   │  │
│  └─────────────────────────┘  │
└───────────────────────────────┘
                    │
                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         CORE MODEL                                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │                    DeepSeek Coder 1.3B                          │   │
│  │            (Fine-tuned + Adaptively Quantized)                  │   │
│  │                                                                  │   │
│  │  Fine-tuning (30 components):                                   │   │
│  │  • Multi-turn Conversation    • Framework-Aware                 │   │
│  │  • Instruction Following      • Error Recovery                  │   │
│  │  • Code Generation            • Test Generation                 │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                  │
                                  ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        OUTPUT HANDLER                                   │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  • Response Formatting                                          │   │
│  │  • Syntax Highlighting                                          │   │
│  │  • Diff Generation                                              │   │
│  │  • Package Manager Commands (yarn/npm/pnpm/bun)                 │   │
│  │  • File Creation/Modification                                   │   │
│  │  • Confirmation Prompts                                         │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

CLI-First Felsefesi

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     CLI-FIRST FELSEFESİ                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                         │
│   CLI = TÜM AKIL (78 bileşen)       IDE/GUI = SADECE WRAPPER           │
│   ─────────────────────────────     ──────────────────────────         │
│   • RAM detection & adaptation      • CLI'ı subprocess olarak çağırır │
│   • Tüm conversation logic          • Sadece UI katmanı               │
│   • Tüm inference optimizasyonları  • Sıfır ek mantık                  │
│   • Tüm RAG sistemi                 • Sıfır ek bileşen                 │
│   • %100 fonksiyonellik             • %100 görsellik                   │
│                                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

🔧 78 BİLEŞEN

Bileşen Dağılımı

Katman	Sayı	RAM Adaptif?
A. Inference Optimizasyonu	15	✅
B. Bellek/CPU Optimizasyonu	15	✅
C. RAG Sistemi	18	✅
D. Fine-tuning Stratejisi	30	❌ (eğitim zamanı)
TOPLAM	78

A. Inference Optimizasyonu (15) - RAM Adaptif

#	Bileşen	8GB	16GB	32GB	64GB+
A1	Early Exit	✅ Aggressive	✅ Balanced	✅ Relaxed	⚪ Off
A2	Layer Cache	✅ 2 layers	✅ 4 layers	✅ 8 layers	✅ All
A3	Speculative Decoding	⚪ Off	✅ On	✅ On	✅ Aggressive
A4	Dynamic Quantization	✅ 4-bit	✅ 4-bit	✅ 8-bit	✅ 8-bit
A5	Token Pruning	✅ High	✅ Medium	✅ Low	⚪ Off
A6	KV-Cache Optimization	✅ Aggressive	✅ Normal	✅ Relaxed	✅ Full
A7	Batch Inference	✅ 1	✅ 4	✅ 8	✅ 16
A8	Continuous Batching	⚪ Off	✅ On	✅ On	✅ On
A9	Tensor Parallelism	⚪ Off	⚪ Off	✅ 2-way	✅ 4-way
A10	Activation Checkpoint	✅ All	✅ Half	⚪ Off	⚪ Off
A11	Flash Decoding	✅ On	✅ On	✅ On	✅ On
A12	Paged Attention	✅ On	✅ On	✅ On	✅ On
A13	Grouped Query Attention	✅ On	✅ On	✅ On	✅ On
A14	Sliding Window Attention	✅ 2K	✅ 4K	✅ 8K	✅ 16K
A15	Tree Attention	⚪ Off	✅ Basic	✅ Full	✅ Full

B. Bellek/CPU Optimizasyonu (15) - RAM Adaptif

#	Bileşen	8GB	16GB	32GB	64GB+
B1	Memory-Mapped Files	✅ Full	✅ Partial	⚪ Off	⚪ Off
B2	Prefetching	✅ Minimal	✅ Normal	✅ Aggressive	✅ Full
B3	Sparse Attention	✅ High	✅ Medium	✅ Low	⚪ Off
B4	Gradient Checkpointing	✅ All	✅ Half	⚪ Off	⚪ Off
B5	CPU Offloading	✅ On	⚪ Off	⚪ Off	⚪ Off
B6	Disk Offloading	✅ Ready	⚪ Off	⚪ Off	⚪ Off
B7	NUMA Awareness	✅ On	✅ On	✅ On	✅ On
B8	Cache-Line Optimization	✅ On	✅ On	✅ On	✅ On
B9	Memory Pool	✅ Small	✅ Medium	✅ Large	✅ XL
B10	Zero-Copy Loading	✅ On	✅ On	✅ On	✅ On
B11	Lazy Loading	✅ Full	✅ Partial	⚪ Off	⚪ Off
B12	Weight Streaming	✅ On	⚪ Off	⚪ Off	⚪ Off
B13	Async I/O	✅ On	✅ On	✅ On	✅ On
B14	mmap + madvise	✅ On	✅ On	✅ On	✅ On
B15	Huge Pages	⚪ Off	✅ On	✅ On	✅ On

C. RAG Sistemi (18) - RAM Adaptif

#	Bileşen	8GB	16GB	32GB	64GB+
C1	LanceDB	✅ Disk	✅ Hybrid	✅ RAM	✅ Full RAM
C2	Semantic Search	✅ Basic	✅ Full	✅ Full	✅ Full
C3	Hybrid Search	⚪ Off	✅ On	✅ On	✅ On
C4	Reranking	⚪ Off	✅ Top-5	✅ Top-10	✅ Top-20
C5	Context Compression	✅ High	✅ Medium	✅ Low	⚪ Off
C6	Semantic Cache	✅ 50MB	✅ 200MB	✅ 1GB	✅ 4GB
C7	Query Expansion	⚪ Off	✅ On	✅ On	✅ On
C8	Query Decomposition	⚪ Off	✅ Basic	✅ Full	✅ Full
C9	HyDE	⚪ Off	⚪ Off	✅ On	✅ On
C10	Multi-hop Retrieval	⚪ Off	✅ 2-hop	✅ 3-hop	✅ 5-hop
C11	Parent-Child Chunking	⚪ Off	✅ On	✅ On	✅ On
C12	Sliding Window Chunk	✅ On	✅ On	✅ On	✅ On
C13	Code-Aware Chunking	✅ Basic	✅ Full	✅ Full	✅ Full
C14	Metadata Filtering	✅ On	✅ On	✅ On	✅ On
C15	Version Filtering	✅ On	✅ On	✅ On	✅ On
C16	Freshness Scoring	✅ On	✅ On	✅ On	✅ On
C17	Relevance Feedback	⚪ Off	✅ On	✅ On	✅ On
C18	Auto-Indexing	⚪ Off	✅ Idle	✅ Background	✅ Realtime

D. Fine-tuning Stratejisi (30)

#	Bileşen	#	Bileşen
D1	Instruction Following	D16	Security Patterns
D2	Multi-turn Conversation	D17	Accessibility
D3	FIM Training	D18	i18n Patterns
D4	Error Recovery	D19	State Management
D5	Multi-file Context	D20	API Integration
D6	Test Generation	D21	Database Patterns
D7	Docstring→Code	D22	Type Inference
D8	Code→Docstring	D23	Error Handling
D9	Refactoring	D24	Async Patterns
D10	Framework-Aware	D25	Component Patterns
D11	Version-Aware	D26	Hook Patterns
D12	Best Practices	D27	Testing Patterns
D13	Debug Reasoning	D28	CI/CD Awareness
D14	Code Review	D29	Package.json Aware
D15	Performance Opt	D30	Monorepo Aware

💻 CLI KOMUTLARI

Başlatma

# Basit başlatma (otomatik profil seçimi)
$ quirkllm

# Debug mode
$ quirkllm --debug

# Manuel profil seçimi
$ quirkllm --profile power

# Özel config dosyası
$ quirkllm --config ~/.my-quirk-config.yaml

# Versiyon bilgisi
$ quirkllm --version

Slash Komutları (Phase 1 - Implemented ✅)

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  AVAILABLE COMMANDS                                                │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                    │
│  /help (aliases: ?, h)                                            │
│  ─────────────────────                                            │
│  Show available commands and usage                                │
│  Example: /help                                                   │
│                                                                    │
│  /status (aliases: info, stat)                                    │
│  ──────────────────────────────                                   │
│  Display system and profile information                           │
│  Shows: RAM usage, GPU status, active profile, all settings       │
│  Example: /status                                                 │
│                                                                    │
│  /quit (aliases: exit, q)                                         │
│  ─────────────────────────                                        │
│  Exit QuirkLLM gracefully                                         │
│  Example: /quit                                                   │
│                                                                    │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Example Session

$ quirkllm

╭──────────────────────────────────────────╮
│ QuirkLLM - RAM-Aware AI Coding Assistant │
│ Version 0.1.0                            │
╰──────────────────────────────────────────╯

               System Information               
 Platform      darwin/arm                       
 RAM           16.0 GB total / 5.6 GB available 
 Adjusted RAM  3.6 GB (12.4 GB reserved)        
 GPU           CUDA: ✗ | Metal: ✓               

        Active Profile         
 Profile         🎯 Comfort    
 Context Length  32,768 tokens 
 Quantization    Q4_K_M        
 Batch Size      4             
 RAG Cache       500 MB        
 KV Cache        4 GB          
 Expected Speed  ~5 tokens/sec 

Type /help for commands or start chatting!

quirk> /help

                       Available Commands                        
┏━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Command ┃ Aliases    ┃ Description                            ┃
┡━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ /help   │ ?, h       │ Show available commands and usage      │
│ /status │ info, stat │ Display system and profile information │
│ /quit   │ exit, q    │ Exit QuirkLLM                          │
└─────────┴────────────┴────────────────────────────────────────┘

💡 Tip: Commands start with /. Everything else is treated as a chat message.

quirk> /status

               System Status                
 Platform       darwin/arm                  
 Total RAM      16.00 GB                    
 Available RAM  5.69 GB                     
 Adjusted RAM   3.69 GB (12.31 GB reserved) 
 CUDA           ✗ Not available             
 Metal          ✓ Available                 

         Active Profile         
 Name             🎯 Comfort    
 Context Length   32,768 tokens 
 Quantization     Q4_K_M        
 Batch Size       4             
 RAG Cache        500 MB        
 KV Cache         4 GB          
 Embedding Model  base          
 Concurrent Ops   2             
 Compaction Mode  smart         
 Model Loading    hybrid        
 Expected Speed   ~5 tokens/sec 

quirk> /quit

👋 Goodbye!

Tüm Slash Komutları (Roadmap)

🟢 Temel Komutlar (Phase 1 - ✅ Implemented)

Komut	Aliases	Açıklama	Örnek
`/help`	`?`, `h`	Yardım menüsü ve komut listesi	`/help`
`/status`	`info`, `stat`	Sistem ve profil durumu (RAM, GPU, context, cache)	`/status`
`/quit`	`exit`, `q`	QuirkLLM'den çık	`/quit`

🔵 Model & Context Komutları (Phase 2)

Komut	Açıklama	Örnek
`/profile <name>`	Profil değiştir (survival/comfort/power/beast)	`/profile power`
`/mode <type>`	Quantization mode (4bit/8bit)	`/mode 8bit`
`/context`	Mevcut context window'u ve kullanımı göster	`/context`
`/compact`	Compaction mode toggle (aggressive/smart/relaxed)	`/compact smart`
`/verbose`	Verbose output mode toggle	`/verbose on`
`/clear`	Konuşma geçmişini temizle (RAM'i boşalt)	`/clear`
`/reset`	Tüm state'i sıfırla (context + cache + session)	`/reset`

🟡 Session & File Komutları (Phase 3)

Komut	Açıklama	Örnek
`/save <name>`	Mevcut session'ı kaydet	`/save auth-refactor`
`/load <name>`	Kayıtlı session'ı yükle	`/load auth-refactor`
`/sessions`	Kayıtlı session'ları listele	`/sessions`
`/diff`	Son yapılan değişiklikleri göster	`/diff`
`/undo`	Son değişikliği geri al	`/undo`
`/redo`	Geri alınan değişikliği tekrar uygula	`/redo`
`/files`	Değiştirilen dosyaları listele	`/files`
`/tree`	Proje dosya yapısını göster	`/tree src/`
`/search <query>`	Projede kod arama	`/search useEffect`

🟠 Mode Komutları (Phase 4)

Komut	Açıklama	Örnek
`/yami`	YAMI mode'a geç (auto-accept)	`/yami`
`/chat`	Chat mode'a geç (default, confirm)	`/chat`
`/plan`	Plan mode'a geç (read-only, generates docs)	`/plan`
`/ghost`	Ghost mode'a geç (watcher mode)	`/ghost`
`/watch <path>`	Dosya/klasör izlemeye başla	`/watch src/`
`/unwatch <path>`	Dosya/klasör izlemeyi durdur	`/unwatch src/`

🟣 Knowledge Eater Komutları (Phase 5)

Komut	Açıklama	Örnek
`/learn --url <url>`	Web dökümantasyonu indir ve öğren	`/learn --url https://react.dev`
`/learn --pdf <path>`	PDF dökümantasyon öğren	`/learn --pdf ./docs/api.pdf`
`/knowledge`	Öğrenilmiş bilgi kaynaklarını listele	`/knowledge`
`/forget <source>`	Bilgi kaynağını sil	`/forget react-docs`
`/reindex`	RAG index'i yeniden oluştur	`/reindex`

🔧 Debug & Config Komutları (Phase 2-3)

Komut	Açıklama	Örnek
`/config`	Ayarları göster/değiştir	`/config`
`/config set <key> <value>`	Ayar değiştir	`/config set theme dark`
`/offline`	Offline mode toggle (RAG only)	`/offline`
`/benchmark`	Inference hız testi	`/benchmark`
`/cache`	Cache istatistikleri göster	`/cache`
`/cache clear`	Cache'i temizle	`/cache clear`
`/logs`	Son log mesajlarını göster	`/logs`
`/debug`	Debug mode toggle	`/debug on`

Özel Prefixler (Phase 3)

Prefix	Açıklama	Örnek	Phase
`@file`	Dosya referansı	`@src/App.tsx explain this component`	Phase 3
`#line`	Satır referansı	`fix error on #23`	Phase 3
`!command`	Shell komutu çalıştır	`!yarn add lodash`	Phase 3
`$var`	Değişken referansı	`explain $userId usage`	Phase 3
`^func`	Fonksiyon referansı	`optimize ^calculateTotal`	Phase 3

Doğal Dil Komutları (AI Parse)

QuirkLLM aşağıdaki doğal dil komutlarını da anlayabilir:

"show me system status"         → /status
"what's my current profile?"    → /status
"switch to power mode"          → /profile power  
"save this as bugfix session"  → /save bugfix
"clear the conversation"        → /clear
"exit" / "bye" / "goodbye"     → /quit
"help me" / "what can you do?" → /help

Keyboard Shortcuts (Terminal)

Shortcut	Açıklama
`Ctrl+C`	Mevcut işlemi iptal et (REPL'de yeni satır)
`Ctrl+D`	QuirkLLM'den çık (EOF)
`↑` / `↓`	Komut geçmişinde gezin
`Tab`	Komut tamamlama (gelecek)
`Ctrl+R`	Komut geçmişinde arama (gelecek)

🧠 CONTEXT YÖNETİMİ

Adaptive Context Window

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 ADAPTIVE CONTEXT WINDOW                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                         │
│  8GB RAM (16K tokens):                                                 │
│  ════════════════════                                                  │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ System Prompt          : ~300 tokens                            │   │
│  │ Project Context        : ~500 tokens                            │   │
│  │ Active Files           : ~3000 tokens (1-2 files)               │   │
│  │ RAG Retrieved          : ~2000 tokens                           │   │
│  │ Conversation (compact) : ~6000 tokens (~20 turns)               │   │
│  │ Current Query/Response : ~4200 tokens                           │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                                         │
│  16GB RAM (32K tokens):                                                │
│  ═════════════════════                                                 │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ System Prompt          : ~500 tokens                            │   │
│  │ Project Context        : ~1000 tokens                           │   │
│  │ Active Files           : ~8000 tokens (3-4 files)               │   │
│  │ RAG Retrieved          : ~4000 tokens                           │   │
│  │ Conversation (smart)   : ~12000 tokens (~50 turns)              │   │
│  │ Current Query/Response : ~6500 tokens                           │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                                         │
│  32GB RAM (64K tokens):                                                │
│  ═════════════════════                                                 │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ System Prompt          : ~500 tokens                            │   │
│  │ Project Context        : ~2000 tokens                           │   │
│  │ Active Files           : ~20000 tokens (8-10 files)             │   │
│  │ RAG Retrieved          : ~8000 tokens                           │   │
│  │ Conversation (relaxed) : ~25000 tokens (~100 turns)             │   │
│  │ Current Query/Response : ~8500 tokens                           │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                                         │
│  64GB+ RAM (128K tokens):                                              │
│  ══════════════════════                                                │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ System Prompt          : ~500 tokens                            │   │
│  │ Project Context        : ~5000 tokens (full analysis)           │   │
│  │ Active Files           : ~50000 tokens (entire codebase)        │   │
│  │ RAG Retrieved          : ~15000 tokens                          │   │
│  │ Conversation (minimal) : ~45000 tokens (~200 turns)             │   │
│  │ Current Query/Response : ~12500 tokens                          │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Smart Compaction (RAM'e Göre)

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    SMART COMPACTION                                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                         │
│  8GB (Aggressive):                                                     │
│  ─────────────────                                                     │
│  • Son 3 mesaj tam tutulur                                            │
│  • Eski mesajlar → tek satır özet                                     │
│  • Kod blokları → "Created X.tsx (45 lines)"                          │
│                                                                         │
│  16GB (Smart):                                                         │
│  ──────────────                                                        │
│  • Son 5 mesaj tam tutulur                                            │
│  • Eski mesajlar → 2-3 satır özet                                     │
│  • Önemli kararlar korunur                                            │
│                                                                         │
│  32GB (Relaxed):                                                       │
│  ───────────────                                                       │
│  • Son 10 mesaj tam tutulur                                           │
│  • Eski mesajlar → paragraf özet                                      │
│  • Kod blokları kısmen korunur                                        │
│                                                                         │
│  64GB+ (Minimal):                                                      │
│  ────────────────                                                      │
│  • Son 20 mesaj tam tutulur                                           │
│  • Çok eski mesajlar bile detaylı                                     │
│  • Neredeyse hiç bilgi kaybı yok                                      │
│                                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

🎓 FINE-TUNING (AXOLOTL)

Konfigürasyon

# quirkllm_finetune.yaml

base_model: deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base
model_type: AutoModelForCausalLM

load_in_4bit: true
adapter: qlora
lora_r: 16
lora_alpha: 32
lora_dropout: 0.05
lora_target_modules:
  - q_proj
  - k_proj
  - v_proj
  - o_proj
  - gate_proj
  - up_proj
  - down_proj

datasets:
  - path: ./data/multi_turn_conversations.jsonl
    type: sharegpt
    conversation: conversations
  - path: ./data/code_completion.jsonl
    type: completion

chat_template: chatml
sequence_len: 4096
sample_packing: true

gradient_accumulation_steps: 8
micro_batch_size: 2
num_epochs: 3
learning_rate: 2e-4
lr_scheduler: cosine
warmup_ratio: 0.1

flash_attention: true
bf16: true

output_dir: ./outputs/quirkllm-v1
wandb_project: quirkllm

Training Data

Kaynak	Miktar	Format
GitHub Repos	10000	Multi-turn conversations
Synthetic	50000	GPT-4 generated
Stack Overflow	20000	Q&A pairs
Documentation	5000	Chunks

📊 TEST SUITE

Benchmark Hedefleri

Benchmark	Base	Target	Neden?
HumanEval	50%	70%	Genel kod kalitesi
MBPP	45%	65%	Python yetkinliği
Multi-turn Accuracy	-	85%+	Ana kullanım senaryosu
Context Resolution	-	90%+	"it", "that" anlama
Domain (React/TS)	-	80%+	Hedef teknolojiler

Test Çalıştırma

$ quirkllm --test

╭─ QuirkLLM Test Suite ───────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                         │
│  System: 16GB RAM (COMFORT MODE)                                       │
│                                                                         │
│  Instruction Following    ████████████████████ 95/100 (95%)            │
│  Multi-Turn Conversation  █████████████████░░░ 88/100 (88%)            │
│  Context Resolution       ████████████████████ 92/100 (92%)            │
│  Code Quality             ██████████████████░░ 91/100 (91%)            │
│  RAM Adaptation           ████████████████████ 100/100 (100%)          │
│  Package Manager          ████████████████████ 100/100 (100%)          │
│                                                                         │
│  Overall: 566/600 (94.3%) ✓ PASSED                                     │
│                                                                         │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

📅 ROADMAP

Özet Timeline

Faz	Süre	İçerik
CLI (78 bileşen + RAM Adaptive)	30 hafta	Tüm sistem
VS Code Extension	4 hafta	CLI wrapper
GUI Application	5 hafta	CLI wrapper
TOPLAM	39 hafta	~9-10 ay

CLI Fazı Detay

Alt-Faz A: System Detection (2 hafta)
─────────────────────────────────────
• RAM detection (psutil)
• Profile selection logic
• Dynamic configuration
• Resource monitoring

Alt-Faz B: Core CLI (3 hafta)
─────────────────────────────
• Interactive REPL
• Command parser
• Session management
• Rich terminal UI

Alt-Faz C: Project Analyzer (2 hafta)
─────────────────────────────────────
• Framework detection
• Package manager detection
• Dependency analysis

Alt-Faz D: Conversation Engine (4 hafta)
────────────────────────────────────────
• Adaptive context window
• Smart compaction (RAM-based)
• Multi-turn reasoning
• Reference resolution

Alt-Faz E: Model Integration (5 hafta)
──────────────────────────────────────
• Adaptive quantization
• RAM-based inference config
• 30 inference optimizations
• 30 memory optimizations

Alt-Faz F: RAG System (5 hafta)
───────────────────────────────
• LanceDB (RAM-adaptive)
• CodeBERT embeddings
• 18 RAG components
• Adaptive caching

Alt-Faz G: Fine-tuning (6 hafta)
────────────────────────────────
• Data collection
• Axolotl training
• 30 fine-tuning components
• Multi-turn optimization

Alt-Faz H: Output & Polish (3 hafta)
────────────────────────────────────
• File operations
• Diff generation
• Package manager integration

TOPLAM: 30 hafta

🚀 KURULUM

pip ile

pip install quirkllm

İlk Çalıştırma

$ quirkllm

🔍 First run - detecting system...
💾 RAM: 16GB detected
⚡ Profile: COMFORT MODE selected

📦 Downloading components...
   Model (4-bit): 700MB [████████████████████] 100%
   CodeBERT: 500MB [████████████████████] 100%
   RAG Index: 200MB [████████████████████] 100%

✅ Setup complete!

╭─────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│  🚀 QuirkLLM v1.0.0 - Interactive Coding Assistant              │
│  💾 RAM: 16GB → COMFORT MODE (32K context)                      │
│  📁 Project: ~/current-directory                                │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────╯

>

Docker ile

docker run -it \
  -v $(pwd):/workspace \
  -e QUIRKLLM_RAM=16gb \
  quirkllm/quirkllm

Konfigürasyon

# ~/.quirkllm/config.yaml

# Otomatik veya manuel profil
profile: auto  # auto | survival | comfort | power | beast

# Override'lar (opsiyonel)
overrides:
  context_length: 32768  # Manuel context length
  quantization: 4bit     # 4bit | 8bit
  
# Arayüz
interface:
  compact_mode: false
  syntax_highlighting: true
  auto_save_session: true

# RAG
rag:
  enabled: true
  offline_fallback: true

✅ KARARLAR (27 Adet)

#	Karar	Sonuç
1	Base Model	DeepSeek Coder 1.3B
2	Hedef Diller	React, TS, Python, Expo + 30 teknoloji
3	Min. Sistem	8GB RAM
4	CLI Tipi	Interactive Chat (Claude Code CLI gibi)
5	Proje İsmi	QuirkLLM
6	Lisans	Apache 2.0
7	Açık Kaynak	Tam açık
8	Dağıtım	pip + Docker
9	Platform	Windows + Mac + Linux
10	Offline	Hibrit (sessizce offline)
11	Embedding	CodeBERT (adaptive size)
12	Vector DB	LanceDB (RAM-adaptive)
13	Veri Çekme	GitHub API → Clone → AST
14	Repo Sayısı	10000
15	Güncelleme	Aylık
16	Veri Formatı	Multi-turn Conversation
17	Veri Miktarı	~1B token
18	Quantization	4-bit (8GB-16GB) / 8-bit (32GB+)
19	Arayüz	CLI (core) → IDE/GUI (wrapper)
20	IDE	VS Code
21	Benchmark	%70 HumanEval, %85+ Multi-turn
22	Test	Full suite
23	Hata Rapor	GitHub Issues
24	Fine-tuning	Axolotl (QLoRA)
25	Context Length	16K-128K (RAM-adaptive)
26	RAM Profilleri	4 profil (8/16/32/64GB)
27	Paket Yöneticisi	Auto-detect (npm/yarn/pnpm/bun)

🤝 KATKIDA BULUNMA

Yeni özellik veya davranış eklerken önce CONTRIBUTING.md rehberini takip et. README bu projenin ürün spesidir; kodla birlikte güncellenmelidir.
Tüm katkılar CLI-first mimari hattından (System Detector → Profile Manager → CLI → Analyzer → Conversation Engine → Adaptive Inference → Adaptive RAG → Output Handler) geçmelidir.
RAM profilleri, RAG kapasitesi ve mod tablolarını değiştiriyorsan ilgili bölümleri bu dosyada senkronize et ve ROADMAP.md üzerindeki kilometre taşlarını işaretle.
Her PR için testleri (pytest, quirkllm --test) ve Codacy CLI denetimlerini çalıştır. Paket eklediğinde güvenlik taraması için tool=trivy parametresiyle tekrar çalıştır.
Topluluk davranışları için CODE_OF_CONDUCT.md dokümanına göz at ve sorunlu durumları oradaki kanallardan raporla.

📄 LİSANS

Kaynak kodu ve belgeler Apache License 2.0 ile lisanslanmıştır. Projeyi kullanmadan veya dağıtmadan önce lisans şartlarını okuduğundan emin ol.

🎯 HEDEF TEKNOLOJİLER

Diller: JavaScript, TypeScript, Python, HTML, CSS, SQL

Frontend: React, React Native, Next.js, Vue.js, Nuxt.js, Svelte

Mobile: Expo, React Native CLI

Backend: Node.js, Express, Fastify, NestJS, Hono, FastAPI, Django

Styling: TailwindCSS, Styled Components, SASS/SCSS

Animasyon: Framer Motion, GSAP, Lottie, React Spring, Three.js

Database: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, SQLite, Redis, Supabase, Firebase

ORM: Prisma, Drizzle, TypeORM, Mongoose

State: Zustand, Redux, Jotai, React Query, SWR

⭐ QuirkLLM

Lokal Claude Code CLI Alternatifi

$ quirkllm

🔍 16GB RAM detected → COMFORT MODE
🚀 Ready with 32K context window!

> let's build something amazing together

Ücretsiz • Lokal • Akıllı • Adaptif

8GB'dan 64GB+'a kadar - sisteminize göre otomatik optimize!

Made with ❤️ for developers without GPUs

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 9 Commits
quirkllm		quirkllm
tests		tests
.DS_Store		.DS_Store
.gitignore		.gitignore
.pre-commit-config.yaml		.pre-commit-config.yaml
.ruff.toml		.ruff.toml
CODE_OF_CONDUCT.md		CODE_OF_CONDUCT.md
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
ROADMAP.md		ROADMAP.md
TECHNICAL_DECISIONS.md		TECHNICAL_DECISIONS.md
check.sh		check.sh
pyproject.toml		pyproject.toml
run_tests.sh		run_tests.sh

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

🚀 QuirkLLM

Lokal, Ücretsiz, Akıllı Kodlama Asistanı

Claude Code CLI & Gemini CLI'ın GPU'suz Alternatifi

📋 İÇİNDEKİLER

🎯 NEDİR?

Tek Satırda

Fark Yaratan Özellik: RAM-Aware Adaptive System

🧠 RAM-AWARE ADAPTIVE SYSTEM

Otomatik Profil Seçimi

4 RAM Profili

🎯 Platform-Aware Profil Seçimi

🟡 SURVIVAL MODE (< 8GB Total RAM)

🟢 COMFORT MODE (8GB - 24GB) - ÖNERİLEN

🔵 POWER MODE (24GB - 48GB)

🟣 BEAST MODE (48GB+)

Profil Karşılaştırma Tablosu

Dinamik RAM Yönetimi (Smart Allocation)

Manuel Profil Override

🎮 4 ÇALIŞMA MODU (Shift+Tab)

1. 💬 CHAT MODE (Varsayılan)

2. 🚀 YAMI MODE (Yamac Mode / YOLO)

3. 📐 PLAN MODE (Architect)

4. 👻 GHOST MODE (Watcher)

🔄 Mod Değiştirme

Shift+Tab ile Hızlı Geçiş

/mode Komutu ile

🛡️ Safety Best Practices

YAMI Mode Güvenlik Katmanları

Mod Seçim Rehberi

🆚 NEDEN QUIRKLLM?

Karşılaştırma

Hedef Kitle

✨ ÖZELLİKLER

1. Interactive Chat Mode

2. Context-Aware Conversations

3. Smart Package Manager Detection

4. Multi-Turn Reasoning

5. Smart Compact Mode

6. Session Persistence

7. Adaptive Performance

8. 📚 Knowledge Eater (Lokal Doküman Yiyici)

9. 🔌 Neural Link (MCP Server Support)

💡 KULLANIM ÖRNEKLERİ

Senaryo 1: Yeni Proje Başlatma

Senaryo 2: Bug Fixing Session

Senaryo 3: Code Review & Refactoring

Senaryo 4: Learning & Explanation

Senaryo 5: Test Generation

🔧 TEKNİK DETAYLAR

Sistem Gereksinimleri

Model Spesifikasyonları

Adaptive Context Length

🏗️ MİMARİ

Sistem Mimarisi

CLI-First Felsefesi

🔧 78 BİLEŞEN

Bileşen Dağılımı

A. Inference Optimizasyonu (15) - RAM Adaptif

B. Bellek/CPU Optimizasyonu (15) - RAM Adaptif

C. RAG Sistemi (18) - RAM Adaptif

D. Fine-tuning Stratejisi (30)

💻 CLI KOMUTLARI

Başlatma

Slash Komutları (Phase 1 - Implemented ✅)

Example Session

Tüm Slash Komutları (Roadmap)

🟢 Temel Komutlar (Phase 1 - ✅ Implemented)

🔵 Model & Context Komutları (Phase 2)

🟡 Session & File Komutları (Phase 3)

🟠 Mode Komutları (Phase 4)

🟣 Knowledge Eater Komutları (Phase 5)

🔧 Debug & Config Komutları (Phase 2-3)

Özel Prefixler (Phase 3)

Doğal Dil Komutları (AI Parse)

Keyboard Shortcuts (Terminal)

🧠 CONTEXT YÖNETİMİ

Packages