Project radar

Project Radar

Her gün trend olan ve toplulukta konuşulan işe yarar projeleri (yeni app'ler, open-source repolar, devtools) keşfeder; sadece popüler diye değil, Samet'in günlük işine pratik fayda ve (uygunsa) LLM/ajan araçlarına (Claude, Codex, Hermes vb.) entegrasyon potansiyeline göre filtreler. AI/LLM araçları öne çıkan bir ilgi alanıdır ama tek kriter değildir. Çıktı, referans tasarımla birebir aynı, tek dosyalık bir Türkçe HTML rapordur — her seferinde HTML üretilir.

Kesin kural: test yok

Bu radar clone / install / build / run yapmaz. Sadece keşif, kaynak okuma, README/landing page inceleme, topluluk sinyali ve fayda/risk değerlendirmesi yapar. Bir aday özellikle seçilirse test ayrı, manuel bir adımdır — günlük radara dahil değildir.

İş akışı (sırayla)

1. Kaynakları tara. references/sources-and-scoring.md dosyasındaki kategori ve arama sorgularını kullan.
   • Önce GitHub Trending'i çek (deterministik). Dil/tür fark etmeksizin günün trend listesini almak için scraper'ı çalıştır (günlük radarda daily varsayılan):

     python3 scripts/fetch_github_trending.py --out /tmp/github-trending-raw.json
     

     Bu, "bugün ivme kazanan" repoları çekip ham [{owner, repo, lang, stars, today, url, desc}] JSON'u yazar (skor/Türkçe açıklama yok). Sen bu listedeki repoları skorlar, Türkçe açıklamayı yazar ve trending[]'e taşırsın.
     • Haftalık özet istendiğinde daily yerine --since weekly kullan (weekly/monthly yavaş değiştiği için günlük koşuda çekilmez; istenirse --since all üçünü birleştirir).
   • Sonra diğer platformları tara (web_search / web_fetch / curl ve varsa bağlı MCP araçları): Google (arama + Trends), Reddit (subreddit top/hot), YouTube (trending + arama), Hacker News, X / Twitter, genel web. Yalnızca AI/LLM değil; genel teknoloji ve ürün gündemi de kapsama dahildir.
2. Skorla ve sınıflandır. Her aday için 0–100 pratik fayda skoru ve bir aksiyon sınıfı üret (bkz. references/sources-and-scoring.md).
3. Filtrele. Uzun ham liste verme. Sadece anlamlı adayları taşı; gerisini watchlist veya hype bölümlerine düşür.
4. Veriyi yaz. Sonucu references/report-schema.md'deki şemaya birebir uyan bir JSON dosyasına yaz (ör. /tmp/report-data.json). Tüm metin Türkçe; teknik terimler İngilizce kalır.
5. HTML üret. Render script'ini çalıştır (çıktı uzantısı .html → standalone HTML):

   python3 scripts/build_report.py \
     --data /tmp/report-data.json \
     --out  "/path/Project-Radar-$(date +%F).html"
   

Skor → rozet eşlemesi

Skor 0–100 üretilir; raporda /10 rozet olarak gösterilir (85 → 8.5/10). Renkler: 85+ sage (çok yüksek), 75–84 mist-blue (yüksek), 70–74 yellow (iyi), 70 altı orange (niş/temkinli). Bu eşik ve renkler tasarımda sabittir — değiştirme.

Rapor bölümleri (HTML)

Sırasıyla: Kısa sonuç → En iyi adaylar (tüm kaynaklar, zengin kartlar) → GitHub trending (referans kart düzeni) → Bugün konuşulanlar (konu başlıkları) → Workflow / Agent fikirleri → Watchlist önerileri → Hype / şüpheli / reddedilenler. Boş bölümler otomatik gizlenir — uydurma içerik ekleme.

Render motoru

build_report.py varsayılan olarak tek dosyalık HTML üretir: referans tasarımla birebir aynı, animasyonlar açık. Font: tek font olarak Inter kullanılır ve template'te Google Fonts'tan yüklenir (SIL OFL, ücretsiz, her yerde; skill'e gömülü font yok). Çevrimdışıyken sistem sans'ına düşer, yerleşim değişmez. PDF gerekirse --out *.pdf: mobil için A4 dikey, sayfalı, satır başına 2 kompakt kart düzeni (headless Chromium; HTML çıktısı değişmez). Gereksinimler: scripts/requirements.txt.

Watchlist (kalıcı)

Günlük rapordaki "Watchlist önerileri" geçici öneridir. Kalıcı, curate edilmiş watchlist ayrıdır ve scripts/watchlist.py ile yönetilir. Detaylar: references/watchlist.md.

• Ekle ("<repo>'yu watchliste ekle"): python3 scripts/watchlist.py add <owner/repo|url> → GitHub metadata + README okunur (clone YOK), reports/<slug>.raw.json + analysis.json stub'ı yazılır. Sen analysis.json'u Orta derinlikte Türkçe doldurursun, sonra python3 scripts/watchlist.py render <slug> → .md + imza .html üretilir.
• Getir ("watchlist'i getir"): python3 scripts/watchlist.py list → tüm kayıtlar dosya referanslarıyla (md/html yolları) listelenir.
• Klasör default <SKILL_DIR>/watchlist (env PROJECT_RADAR_WATCHLIST_DIR / --dir ile değişir).

Dosya haritası

• references/sources-and-scoring.md — kaynaklar, ilgi alanları, skorlama, aksiyon sınıfları.
• references/report-schema.md — JSON şeması + alanların rapor bölümlerine eşlenmesi.
• references/watchlist.md — kalıcı watchlist: klasör düzeni, analiz şeması, komutlar, tetikleyiciler.
• assets/report-template.html — birebir tasarım (Jinja2). Tasarımı bozma.
• assets/watchlist-report-template.html — tek-proje watchlist detay raporu (imza HTML).
• assets/report-data.example.json — referans örnek veri (genişletilmiş trending + adaylar).
• scripts/fetch_github_trending.py — GitHub Trending'in tam listesini çeken deterministik scraper (curl + stdlib).
• scripts/watchlist.py — kalıcı watchlist yöneticisi (add / render / list / remove).
• scripts/build_report.py — JSON → HTML (varsayılan) / PDF.

Hızlı doğrulama

GitHub scraper'ı dene (gerçek veriye karşı):

python3 scripts/fetch_github_trending.py --out /tmp/github-trending-raw.json

Şema değişikliği sonrası örnek veriyle render dene:

python3 scripts/build_report.py --data assets/report-data.example.json --out /tmp/ornek.html