Oturumlar boyunca proje hafızası
Claude Code ve Codex konuşmalarına yeniden ulaşın. Proje notlarını ve devir belgelerini, sonraki çalışmada kullanılabilecek bağlamın parçası hâline getirin.
Persistent memory · Bağlam sürekliliğiAI için kalıcı proje bağlamıv2.3.1
Her yeni oturumda,
projenizle birlikte
devam edin.
AI geliştirme hızınıza bir proje hafızası ekleyin. Konuşmaları, kodu, kararları ve görevleri aynı bağlamda buluşturun. Claude Code ve Codex ile, önceki çalışmanın birikiminden yararlanarak ilerleyin.
Yerel çekirdek
MCP entegrasyonu
Kaynaklarıyla birlikte bağlam
Projenizin bilgi ağıLOCAL PROJECT MEMORY
Bir örnek seçin, bilginin izlediği yolu görün.
“Görüntü işleme projesinde nerede kalmıştık?”
devam_etProjenizdeki birikim
KonuşmalarClaude Code ve Codex
Oturum geçmişi
Oturum geçmişi
Belgeler ve bilgi notlarıDevir notları · dersler
Teknik kütüphane
Teknik kütüphane
Kaynak kodProje dosyaları
Sınıflar ve fonksiyonlar
Sınıflar ve fonksiyonlar
Metinler ve kaynak referansları içe alınır. Kodun gövdesi özgün dosyada kalır; konumu indekslenir.
Yerel hafıza · SQLite
Metin yolu Konuşmalar · belge bölümleri
İlgili metin ve geçmiş çalışma kanıtları, arama ile bulunur.
Temsili not: “Ön işleme doğrulaması bekliyor.”
İlişki ağı Bir düğüme dokunun
Karar: Gerekçe, uygulandığı kod konumu ve bağlantılı çalışma adımıyla birlikte izlenebilir.
Konuşma metinleri ayrı bir bilgi yoludur. Her mesaj graf düğümü değildir.
İhtiyaca göre bağlam
MCP SONUCU · SEÇİLMİŞ BİLGİ
- Güncel görev ve bekleyen adım
- İlgili kalıcı kararlar
- Yakın çalışma bağlamı
Claude Code / Codex
Yeni oturum, açık görev ve kalıcı kararlarla çalışmaya başlar.
AI oturumunun geçici bağlamıKod kesiti gerekirse kod_getir=true ile özgün dosyadan alınır. AI, değişiklik öncesi güncel kaynağı inceler.
Yeni karar ve görev ilerlemesi, yerel hafızaya geri döner.
hafiza_yaz / gorev_guncelle çağrısıyla kalıcı kayıt · Bir sonraki oturumda yeniden erişimDaha küçük başlangıç bağlamı · Büyük CAM örneği
Aynı ölçek · %96,47 daha az tahmini token · Dört yerel örnekten biri; ek okumalar hariç. Gerçek tokenizer veya fatura ölçümü değildir.
Bu örneğin dört adımını inceleEk okumaları ekleyip token farkını hesaplaBrifingle başlayın; gereken ayrıntıyı arayın. Ek okumalar bağlam hacmini artırır.
Günlük AI geliştirme akışınızın içinde
Claude CodeCodexMCP · Model Context Protocol
01Genel bakış
Kod ilerler.
Proje bağlamı da onunla ilerlemeli.
Bir AI oturumunda alınan karar, sonraki oturumda yeniden tartışılabilir. Bir Deep Learning deneyinin gerekçesi konuşma geçmişinde kalabilir. Görüntü işleme hattında çözülen bir hata, haftalar sonra tekrar araştırılabilir.
KSOTechGraphBase, bu birikimi kalıcı proje hafızasına taşır. Desteklenen konuşma kayıtları, devir belgeleri, kod indeksi, kararlar ve görevler proje bağlamında bir araya gelir. Yeni bir oturumda kısa bir brifing alabilir, ilgili bilgiyi arayabilir ve önceki çalışmanın kaynaklarına dönebilirsiniz.
AI agent memory + context engineeringMevcut AI geliştirme araçlarınıza, projenin geçmişini kullanabileceği bir hafıza katmanı ekleyin. Aynı bilgisayardaki Claude Code ve Codex oturumları ortak proje birikimine erişebilir.
02Temel yetenekler
Dağınık bilgiden,
kullanılabilir proje zekâsına.
Yazılım geliştirme, AI araştırması ve mühendislik otomasyonu için; çalışma geçmişini aranabilir, bağlantılı ve tekrar kullanılabilir hâle getiren altı temel yetenek.
Kodun içinde yön bulma
Dosya, sınıf ve fonksiyonları kod indeksi üzerinden bulun. İlgili konuma ve gerektiğinde kod parçasına erişerek developer iş akışınızı odaklı tutun.
Code intelligence · Hedefli keşifKarar ve görev sürekliliği
Teknik kararları, kuralları, gereksinimleri ve hata notlarını kaydedin. Güncel görevi, tamamlanan adımları ve bekleyen işleri sonraki oturuma taşıyın.
Decision intelligence · İş sürekliliğiBilgi grafıyla ilişkili bağlam
Kararlar, görevler, dosyalar ve diğer proje kayıtları arasındaki ilişkileri keşfedin. Bir bilgiye ulaştığınızda bağlantılı çalışmaları da inceleyin.
Knowledge graph · Bağlantılı bilgiDersler ve teknik kütüphane
Kök nedenleri, kalıcı çözümleri ve teknik notları proje hafızasına katın. Deneylerden çıkan birikimi kategoriler ve etiketlerle yeniden kullanılabilir bilgiye dönüştürün.
Lessons learned · Knowledge reuseYerel dashboard ve görünürlük
Hafızayı, arama sonuçlarını, görevleri ve grafı tarayıcı panelinden inceleyin. Kaynak kökenini, bağlantı durumunu ve bilgi tazeliğini takip edin.
Developer experience · Gözlemlenebilirlik03Çalışma akışı
Topla. İlişkilendir.
Getir. Sürdür.
Proje hafızası, geliştirme döngünüzün içinde büyür. Arka plandaki güncellemeler ve doğrudan kayıt araçları, geçmiş çalışmayla yeni oturumu birbirine bağlar.
Projenizin bilgisini bir araya getirin
Desteklenen oturum kayıtları, proje belgeleri, kaynak kod indeksi, dersler ve teknik notlar hafızanın kaynaklarını oluşturur.
Conversation history · Project knowledgeBilgiyi çalışma bağlamına bağlayın
Kararları, kod konumlarını ve görevleri ilgili proje içinde ilişkilendirin. Açık bağlantıları ve tarihsel bilgiyi birlikte değerlendirin.
Knowledge graph · Provenanceİlgili bağlamı ihtiyaç anında alın
MCP araçları üzerinden proje brifingi isteyin, geçmiş bir kararı arayın veya kodun yerini bulun. Bağlam bütçesine göre seçilmiş çıktıyla çalışın.
Context retrieval · Developer workflowYeni çalışmanın sonucunu kaydedin
Kalıcı kararları ve görev durumunu hafızaya ekleyin. Yeni dersler ve teknik notlarla, bir sonraki oturumun yararlanacağı birikimi hazırlayın.
Continuity · Reusable knowledge
Yeni ve değişen konuşmalar ile desteklenen belgeler arka planda güncellenir. Kod indeksinin tazeliği takip edilebilir; ilk tam tarama ve gerektiğinde yenileme yerel araçlardan başlatılabilir.
04Knowledge graph
Bir soru, hafızada
nasıl yol alır?
Özgün proje dosyaları, kalıcı yerel hafıza ve AI oturumuna verilen bağlam farklı görevler üstlenir. Bir örnek seçin; bilginin kaynaktan çalışma bağlamına nasıl taşındığını dört adımda inceleyin.
Bu örnekteki soru“Görüntü işleme projesinde nerede kalmıştık?”
- Oturum kayıtlarıClaude Code / Codex konuşmalarıProje belgeleriDevir notları, dersler, teknik notlarKaynak kodDosyalar, sınıflar, fonksiyonlar
Belgeler ve kod kendi proje dosyalarında durmaya devam eder.
İçe alma / kod indeksleme - Bilgisayarınızda · SQLiteKayıtlar, kod indeksi ve bilgi ağı
Kararlar, görevler, belge bölümleri, dersler ve kod konumları.
KararKodKonuşma metinleriSorguya uygun bilgiler seçilirİlgili geçmiş konuşma alıntıları metin aramasıyla bulunur.
- MCP ARAÇ SONUCU
- Güncel görev ve bekleyen adım
- İlgili kalıcı kararlar
- Yakın çalışma bağlamı
devam_etBaşlangıç brifingi, projenin birikiminden seçilmiş bilgilerle hazırlanır.
AI oturumunun bağlamına eklenir - Claude Code / Codex
Yeni oturum, açık görev ve kalıcı kararlarla çalışmaya başlar.
Geçici oturum bağlamıAI istemcisi ve kullandığı model hizmeti, yerel hafıza çekirdeğinden ayrı bileşenlerdir.
Adım 1 / 4 · Yeni oturuma başla
Projenin birikimi özgün kaynaklardan gelir.
Burada ne var?
Geçmiş oturumlar, proje belgeleri ve kaynak kod dosyaları.
Bu örnekte ne olur?
Önceki çalışmanın konuşmaları, devir notları ve kod konumları hafızaya kaynak olur.
Sonraki adıma ne geçer?
Konuşma ve belge metinleri, kaynak referansları ve kod indeksi bilgileri.
devam_et({"proje": "Proje Atlas"})Yerel hafızaya geri kayıt: Kalıcı yeni karar veya görev durumu,
hafiza_yaz / gorev_guncelle çağrısıyla sonraki oturumun birikimine katılır.Bilgi nerede tutulur?
| Bilgi türü | Özgün kaynak | Yerel hafızada tutulan |
|---|---|---|
| Konuşmalar | Claude Code / Codex oturum dosyaları | Ayıklanmış kullanıcı ve asistan metni; rol, zaman ve kaynak bilgisi |
| Belgeler ve teknik dersler | Projenin Markdown belgeleri | Seçilen bölümler, başlıklar, kaynak referansları ve güncellik bilgisi |
| Kararlar ve görevler | Belge kaydı veya doğrudan araç çağrısı | Karar metni ve durumu; güncel görev, tamamlanan ve bekleyen işler |
| Kaynak kod | Proje dosyalarındaki kodun tamamı | Dosya ve sembol konumları, imzalar, kısa açıklamalar ve satır aralıkları |
| Bilgi ağı | Proje kayıtları arasındaki ilişkiler | Karar, görev, dosya, sembol, ders ve teknik kaynak bağlantıları |
Konuşma kanıtı ve graf bağlamı birleşir. Konuşma alıntıları metin aramasından; bağlantılı karar, görev ve kod bilgileri bilgi ağından gelir. Her konuşma mesajı grafın bir düğümü değildir.
Kod gerektiğinde özgün dosyadan gelir. kod_getir=true ile indeksin gösterdiği dosyadan ilgili kod kesiti alınır. İndeksin tazeliği önemlidir; değişiklik öncesinde kaynak dosyanın güncel içeriği kontrol edilir.
Güncel ve eski kararların ayrımı ile kaynak referansları, geçmiş bilgiyi değerlendirmenize yardımcı olur. Metinden çıkarılan ilişkiler yorum içerebilir. Bu örneklerdeki proje, sorular ve bağlam parçaları temsilidir.
Seçilmiş bağlamın token etkisini karşılaştır · Üstteki bilgi ağına dön05Developer & MCP
Context engineering,
günlük developer akışınızda.
MCP, AI istemcisinin proje hafızasındaki araçları çağırmasını sağlar. KSOTechGraphBase ile yeni bir oturumun başlangıcını, kod keşfini ve karar kaydını aynı hafıza katmanına bağlayabilirsiniz.
01 / Projeye devam et
// Temsili MCP araç çağrısı devam_et({ "proje": "Proje Atlas" })
02 / Geçmiş kararı sorgula
// Temsili MCP araç çağrısı hafiza_ara({ "proje": "Proje Atlas", "sorgu": "ön işleme kararı", "konusma_dahil": true })
| Araç | Geliştirme akışındaki karşılığı |
|---|---|
devam_et | Güncel görev, kalıcı proje bilgileri ve yakın çalışma bağlamıyla kısa bir başlangıç brifingi alın. |
hafiza_ara | Kararları ve proje bilgilerini sorgulayın. Konuşmaları ve otomasyon oturumlarını seçeneklerle aramaya katın. |
kod_ara | Dosya, sınıf veya fonksiyon konumunu bulun; gerektiğinde ilgili kod parçasını isteyin. |
hafiza_yaz | Karar, kural, gereksinim, hata veya notu başlık ve içerikle ilgili projeye kaydedin. |
gorev_guncelle | Güncel görevi, tamamlanan adımları ve bekleyen işleri sonraki oturum için güncelleyin. |
Örnekler MCP araç adlarını ve parametre yapısını gösterir; ayrı bir JavaScript SDK'sı gerektirmez. Çağrı AI istemcisi tarafından yapılır. Komut satırı üzerinden de, AI çağrısı yapmadan proje özeti üretilebilir.
Aynı proje, ortak birikimClaude Code ile alınan kalıcı bir karar, aynı bilgisayardaki Codex oturumunda da sorgulanabilir. Proje seçimi, bulunan bilginin hangi çalışma bağlamına ait olduğunu belirler.
06Context efficiency
Büyük geçmişten,
odaklı çalışma bağlamına.
Uzun devir belgelerini her oturumda bütünüyle okumak yerine, işe başlangıç için seçilmiş bir brifing alın. Ayrıntı gerektiğinde ilgili kararı, konuşmayı veya kod konumunu ayrıca sorgulayın.
Bağlam bütçesiyle çalışın
Görev ve kalıcı proje bilgileri başlangıç bağlamına katkı sağlar. Çıktı bütçesi, gereksiz tekrarları sınırlamak ve ilgili bilgiye yer ayırmak için kullanılır.
Selective retrievalTürkçe proje bilgisine erişin
Büyük/küçük harf ve Türkçe karakter varyantları aramada sadeleştirilir. Örneğin “görüntü” ve “goruntu” gibi yazımlar aynı bilgiye erişimi destekler.
Türkçe arama desteğiBu seçimin bağlama etkisi
Tüm devir metni ile brifing + hedefli ek okumayı aynı ölçekte karşılaştırın.
Kısa brifingHedefli arama / kod okuma
Azalan tahmini bağlam54.7401 oturumda daha az giriş bağlamı tokenı
Bağlam azalması%96,47Oturum sayısı toplam farkı değiştirir; yüzdeyi değiştirmez.
Karşılaştırma: tüm devir metni × oturum sayısı ile (brifing + ek okuma) × oturum sayısı. Değerleri kendi çalışma varsayımlarınızla değiştirebilirsiniz.
Ölçümün kapsamı: Dört yerel geliştirme örneğinde, devir belgelerinin tamamı ile kısa brifing karşılaştırıldı; başlangıç bağlamında yaklaşık %48–96 azalma görüldü. Bunlar modelin gerçek tokenizer'ı veya API faturasıyla ölçülmüş tüketim değerleri değildir. Ek okuma ve oturum sayısı bu görselde sizin seçtiğiniz senaryo değerleridir.
Sistem ve araç talimatları, sohbetin diğer bölümleri, model çıktısı ve sağlayıcı fiyatları bu hesaba dahil değildir. Arama çıktısını veya okunacak kodu büyütmek toplam bağlamı artırır; ek okuma yüksekse avantaj azalabilir veya tersine dönebilir.
07Developer visibility
Hafızanızın içinde
neler olduğunu görün.
Yerel tarayıcı paneli; kayıtları, konuşmaları, görevleri ve bağlantıları bir arada incelemenizi sağlar. Araç bağlantıları, bilgi tazeliği ve yedek durumu günlük kullanımda görünür kalır.
HafızaAraGörevAğTeşhisProjeler
Kaynak izleri ve teşhis
Kaynak kökenini, eski kayıt işaretlerini ve graf ilişkilerini inceleyin. Gönderilen bağlam, tahmini token miktarı, yakın dönem araç kullanımı ve bağlantı durumu üzerinde görünürlük kazanın.
İnsan ve otomasyon oturumları
Otomasyon kökenli oturumlar varsayılan son konuşmalardan ve konuşma aramasından ayrılır; istenirse aramaya katılır. Kökeni belirlenemeyen oturumlar görünür kalır.
Oturum ayrımı, kaynak dosyalardaki köken bilgisine dayanır. Mesajın içeriği tek başına bir konuşmanın otomasyon olduğuna karar vermek için kullanılmaz.
08Local-first architecture
Proje hafızanızın
temeli yerelde.
Hafıza çekirdeği bilgisayarınızda çalışır. Normal hafıza, arama, kod indeksi ve panel kullanımı için ayrı bir bulut veritabanı, API anahtarı veya internet bağlantısı gerekmez.
Yerel hafıza + isteğe bağlı AI desteği
Çekirdek işlevler
Proje bilgileri yerel ortamda tutulur. Docker, harici veritabanı ve ek Python paketleri gerektirmeyen kurulum yaklaşımıyla, hafıza katmanını kendi bilgisayarınızda kullanabilirsiniz.
İsteğe bağlı karar damıtma
Eski konuşmalardan AI ile kalıcı karar çıkarmak ayrı ve varsayılan olarak kapalı bir özelliktir. Anthropic API’ye seçilen konuşma metinlerini gönderir; API anahtarı, internet ve maliyet onayı gerektirir.
Bağlantının kapsamı açıktır. Çekirdeğin yerel çalışması, Claude Code veya Codex'in model hizmetlerinin çevrimdışı çalışacağı anlamına gelmez. Dış AI işlemlerinin veri akışı kullandığınız istemci ve sağlayıcıya bağlıdır.
Sır maskeleme ve kayıt kontrolleri
Bilinen parola, API anahtarı ve jeton desenleri içe alma ve çıktı yollarında maskelenir. Sır içeren karar veya görev kayıtları reddedilebilir. Kontroller, farklı biçimlerdeki tüm sırları tanıma garantisi taşımaz.
Yedek ve geri yükleme
Günlük otomatik yedekler ve elle alınan kopyalar çalışma birikimini korumaya yardımcı olur. Geri yüklemeden önce güvenlik kopyası alınır; açık uygulamalar ve kesinti durumları için kontroller bulunur.
Yerel hafıza ve yedekler bilgisayarınızdaki dosyalardır. Erişim izinleri, cihaz güvenliği ve dış AI kullanım tercihleri sizin çalışma ortamınızın parçasıdır.
09AI · Deep Learning · Computer vision
Geliştirme alanınız değişir.
Biriken bağlam değerini korur.
AI araştırmasından görüntü işlemeye, yazılım geliştirmeden mühendislik otomasyonuna: model ve araç tercihlerinin arkasındaki gerekçeleri, kodla birlikte erişilebilir tutun.
Deney geçmişini bir proje hafızasına dönüştürün.
Deep Learning çalışmalarında veri hazırlama kuralları, model seçimi kararları, değerlendirme notları ve kod değişiklikleri birikir. Yeni deney oturumunda bu gerekçeleri tekrar sorgulayarak önceki çalışmanın bağlamına ulaşın.
Experiment contextAI researchModel decisions
Temsili hafıza sorgusu
“Veri artırma tercihini neden değiştirmiştik?”
İlgili karar kaydını, deney notunu ve veri hazırlama kodunun konumunu birlikte inceleyin.
Örnek bağlam: karar · teknik not · kod indeksiKSOTechGraphBase deneylerin proje bağlamını tutar. Model eğitimi ve çıkarım, kullandığınız Deep Learning araçlarında yürür.
Computer vision hattınızın karar geçmişini koruyun.
Ön işleme tercihleri, görüntü işleme hatalarının kök nedenleri, OCR araç seçimleri ve pipeline değişiklikleri proje hafızasının parçası olabilir. Çözüm notlarını, ilgili kodu ve bekleyen görevleri birlikte bulun.
Computer visionImage pipelineHata çözümü
Temsili hafıza sorgusu
“Düşük ışıkta eşikleme sorununu hangi değişiklik çözmüştü?”
Kaydedilmiş çözüm dersine, ilişkili fonksiyona ve değişikliğin konuşma bağlamına dönün.
Örnek bağlam: ders · fonksiyon · konuşmaGörüntü analizi, OCR ve piksel işlemleri projedeki görüntü işleme araçlarıyla yapılır. Hafıza katmanı, bu çalışmaların metinsel bağlamını ve kod indeksini saklar.
AI destekli mühendislikte çalışma sürekliliği sağlayın.
Teknik kararları, hesaplama yaklaşımlarını, dosya ve sembol konumlarını ve otomasyon görevlerini proje bağlamında bir araya getirin. Uzun geliştirme oturumlarından sonra, yeni çalışmaya görev ve karar birikimiyle başlayın.
Engineering knowledgeAI codingWorkflow continuity
Temsili hafıza sorgusu
“Dönüştürücüde kalan iş neydi, hangi dosyada çalışıyorduk?”
Güncel görevdeki bekleyen adımları ve ilgili kod konumlarını sorgulayın; kaynak dosyanın güncel içeriğiyle devam edin.
Örnek bağlam: görev · dosya · kalıcı kararHer proje kendi bağlamında sorgulanır. Yeni bir teknik kararın doğrulanması, geliştiricinin kullandığı araçlar ve mühendislik kontrolleriyle yapılır.
10Kurulum ve uyumluluk
Yerel iş akışınıza
eklenen bir hafıza katmanı.
Windows için hazırlanan kurulum, proje klasörlerini ve AI araç bağlantılarını yerel panelden yönetmenizi sağlar. Kurulumun ardından AI uygulamalarının yeniden başlatılması eklentinin yeni sürümünü devreye alır.
Son kullanıcı kurulumu
EXE dağıtımı
Python çalışma ortamını içerir; ayrı Python kurulumu istemez. Standart kullanıcı kurulumunda yönetici izni gerekmez.
Geliştirme kurulumu
Kaynak / ZIP dağıtımı
Python 3.10 ve üzeriyle çalışır. Uygulama çekirdeği standart kütüphaneyi kullanır; ek paket kurulumu gerektirmez.
- Hedef platform
- Windows 10 / 11 · 64 bit
- Doğrudan entegrasyon
- Claude Code ve Codex · MCP araçları
- Yönetim arayüzü
- Yerel tarayıcı paneli · Projeler, arama, görevler ve bilgi grafı
- Çekirdek bağımlılıkları
- Harici veritabanı, Docker veya API anahtarı gerektirmez
- İsteğe bağlı dış AI
- Karar damıtma için Anthropic API anahtarı, internet ve maliyet onayı
- Bu sayfanın kapsamı
- KSOTechGraphBase 2.3.1 · 8 Ekim 2026
11Sık sorulanlar
Kullanmadan önce
bilmek istedikleriniz.
KSOTechGraphBase tam olarak nedir?
Claude Code ve Codex için ortak kullanılabilen yerel proje hafızasıdır. Konuşmaları, proje belgelerini, kod indeksini, kararları ve görevleri bir araya getirir; MCP araçlarıyla ilgili bağlamın sorgulanmasını sağlar.
Kendi AI veya Deep Learning modelini eğitir mi?
Ürün, geliştirme projelerinin bağlamını saklar ve sorgulanabilir hâle getirir. Deep Learning model eğitimi, görüntü analizi, OCR ve çıkarım işlemleri kullandığınız ML veya görüntü işleme araçlarıyla yapılır.
İnternetsiz kullanabilir miyim?
Hafıza çekirdeği, arama ve yerel panel internet istemez. Claude Code ve Codex'in AI model hizmetleri kendi bağlantı koşullarına sahiptir. İsteğe bağlı dış AI karar damıtma özelliği internet ve API anahtarı gerektirir.
Verilerim dış AI sağlayıcısına gönderilir mi?
Çekirdek hafıza işlevleri yerelde çalışır. İsteğe bağlı karar damıtmayı etkinleştirirseniz, bu işleme seçilen konuşma metinleri Anthropic API’ye gönderilir. AI istemcinizin bağlamı nasıl işlediği de o istemcinin ve kullandığı sağlayıcının çalışma koşullarına bağlıdır.
Claude Code ve Codex aynı hafızayı kullanabilir mi?
Evet. Aynı bilgisayarda, aynı hafıza kurulumuna bağlanan istemciler ortak proje birikimine erişebilir. Konuşma kaynakları, proje kararları ve görevler ilgili proje seçilerek sorgulanabilir.
Otomasyon konuşmaları aramayı doldurur mu?
Köken bilgisi otomasyon olarak tanımlanan oturumlar, varsayılan konuşma aramasından ve brifingin son konuşmalarından ayrılır. Araç seçeneği veya panel kutusu üzerinden tekrar dahil edilebilir. Kökeni bilinmeyen oturumlar gizlenmez.
“Derslerden öğrenme” nasıl çalışır?
Kök neden, çözüm ve kaçınılması gereken yaklaşım gibi teknik dersler kayıt olarak saklanır; kodla ilişkileri tanımlanabilir. Böylece sonraki çalışmalarda sorgulanabilir bilgi birikir. Bu akış model ağırlıklarını eğitmez.
Türkçe arama ve kaynak doğrulaması var mı?
Türkçe karakter ve harf varyantları aramada sadeleştirilir. Kaynak referansları ve tarihsel işaretler, bulunan bilgiyi kendi bağlamında değerlendirmenize yardımcı olur. Teknik sonuç için ilgili kaynağın güncel içeriği incelenmelidir.
Parola ve anahtarlar nasıl ele alınır?
Bilinen sır desenleri içe alma ve çıktı yollarında maskelenir; sır içeren karar ve görev yazıları reddedilebilir. Desen tabanlı kontroller tüm sır biçimlerini yakalama garantisi vermez. Hafıza ve yedek dosyaları cihazınızın erişim ve güvenlik kurallarıyla korunmalıdır.
AI geliştirme için proje hafızasıBir sonraki oturumu,
Bir sonraki oturumu,
projenizin birikimiyle başlatın.
Konuşmalarınızdan kararlarınıza, kodunuzdan görevlerinize: KSOTechGraphBase ile proje bağlamını günlük AI geliştirme akışınızın parçası hâline getirin.
MCP iş akışını incele