README.md

metadata

title: AI App Builder Task Master
emoji: ✨
colorFrom: blue
colorTo: purple
sdk: gradio
sdk_version: 4.29.0
app_file: app.py
pinned: false

Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

AI App Builder Task Master

AI App Builder Task Master, yazılım geliştirme fikirlerini AI destekli kodlama araçları (Cursor, Windsurf, TRAE AI, CLINE, ROOCODE vb.) için eyleme dönüştürülebilir görevlere ayırma konusunda uzmanlaşmış bir AI asistanıdır.

Bu uygulama Gradio ve LangChain kullanılarak oluşturulmuştur ve Hugging Face Spaces üzerinde kolayca dağıtılabilir.

Özellikler

• Gradio Arayüzü: Kullanıcı dostu bir web arayüzü.
• Fikir Tabanlı Görev Üretimi: Bir uygulama fikri ve hedef AI aracı sağlayarak, o araca özel sıralı görev listeleri oluşturun.
• AI Entegrasyonu (LangChain): Görev üretimi için LangChain framework'ünü kullanır.
• LLM Desteği (Gemini & OpenRouter): Hem Google Gemini hem de OpenRouter üzerinden erişilebilen çeşitli LLM'leri destekler.
• API Anahtarı Yönetimi:
  • Gemini ve OpenRouter API anahtarlarını girme ve doğrulama.
  • Anahtarları oturum süresince kaydetme (Tarayıcı yenilemelerinde kalıcılık için ek yapılandırma gerekebilir).
  • Kaydedilen anahtarları silme.
  • API anahtarının geçerlilik durumunu görüntüleme.
• Model Seçimi:
  • Kullanılabilir Gemini ve OpenRouter modelleri arasından seçim yapma.
  • OpenRouter model listesini dinamik olarak yenileme.
• Hedef Araç Seçimi: Görevlerin hangi AI kodlama aracı için özelleştirileceğini seçme (Genel, Cursor, Windsurf vb.).
• Görev İndirme: Oluşturulan görev listesini TXT, Markdown veya JSON formatlarında indirme.

Kurulum ve Çalıştırma (Yerel)

1. Depoyu Klonlayın:

   # Henüz bir depo oluşturulmadı, dosyaları bir klasöre kopyalayın.
   mkdir ai_app_task_master
   cd ai_app_task_master
   # Proje dosyalarını (app.py, requirements.txt, src/ klasörü) buraya kopyalayın.
   

2. Bağımlılıkları Yükleyin:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Uygulamayı Çalıştırın:

   python app.py
   

4. Uygulama varsayılan olarak yerel bir URL'de (örn: http://127.0.0.1:7860) açılacaktır.
5. "Ayarlar" sekmesinden Gemini ve/veya OpenRouter API anahtarlarınızı girip kaydedin.
6. "Görev Oluşturma" sekmesinden bir fikir girin, hedef aracı seçin ve görevleri oluşturun.

Hugging Face Spaces Dağıtımı

1. Hugging Face Hesabı: Bir Hugging Face hesabınız olduğundan emin olun.
2. Yeni Space Oluşturun:
   • Hugging Face'de "New Space" seçeneğini tıklayın.
   • Bir Space adı belirleyin (örn: ai-app-task-master).
   • "SDK" olarak "Gradio" seçin.
   • "Space hardware" ve "Visibility" ayarlarını yapın.
   • "Create Space" butonuna tıklayın.
3. Dosyaları Yükleyin:
   • Oluşturulan Space deposunu klonlayın:

     git clone https://huggingface.co/spaces/<kullanici_adiniz>/<space_adiniz>
     cd <space_adiniz>
     

   • Yerel ai_app_task_master projenizdeki tüm dosyaları (app.py, requirements.txt, src/ klasörü) bu klonlanmış depoya kopyalayın.
   • Dosyaları Git'e ekleyin, commit yapın ve Hugging Face'e push edin:

     git add .
     git commit -m "Add AI App Builder Task Master application files"
     git push
     

4. API Anahtarları (Secrets):
   • Hugging Face Space'inizin "Settings" sekmesine gidin.
   • "Repository secrets" bölümüne gidin.
   • GEMINI_API_KEY ve OPENROUTER_API_KEY adında yeni secret'lar oluşturun ve ilgili API anahtarlarınızı değer olarak girin.
   • Not: Uygulama şu anda API anahtarlarını Gradio arayüzünden almaktadır ve oturum bazında saklamaktadır. Hugging Face Secrets'ı kullanmak için kodda (agent_logic.py içinde os.getenv veya Gradio'nun secret yönetimi özellikleri) değişiklik yapılması gerekir. Kalıcı anahtar saklama için bu yöntem önerilir.
5. Uygulamanız otomatik olarak build edilecek ve Space URL'nizde erişilebilir olacaktır.

Teknik Detaylar

• Arayüz: Gradio
• Agent Framework: LangChain
• LLM Entegrasyonu: langchain-google-genai (Gemini), langchain-openai (OpenRouter)
• Dil: Python

Gelecek Geliştirmeler

• Hugging Face Secrets kullanarak API anahtarlarının kalıcı ve güvenli saklanması.
• Daha fazla AI kodlama aracı için özelleştirilmiş görev üretimi.
• Görev listesi üzerinde düzenleme veya yeniden sıralama yetenekleri.
• Kullanıcı oturumları arasında ayarların (seçilen model vb.) saklanması.
• Daha gelişmiş hata ayıklama ve loglama.