Yapay zeka destekli geliştirme için deponuzu istikrarlı bir altyapıya dönüştüren bir proje şablonu.
attractor-guided-engineering-şablon, kurulumu kolay ve güven sinyalleri güçlü bir araç. En iyi sonuç için uyumlu agent ve kullanım senaryosu eşleşmesini kontrol et.
gh repo clone entropy-cloud/attractor-guided-engineering-templateTemplate repoyu aç veya clone'la.
İlgili AGENTS.md içeriğini kendi projenin kök dizinine taşı.
Projeye özel komutlar, env kuralları ve hassas alanları güncelle.
Repository başlangıç yönlendirmesi
Güven sinyalleri güçlü; yine de production kullanımından önce README ve izinleri kontrol et.
Son commit yaklaşık 99 gün önce.
18 GitHub yıldızı topluluk ilgisini gösteriyor.
0 açık issue bakım yükü hakkında sinyal verir.
Yapay zeka kodlama ajanları için kod tabanı zeka katmanı: kod sağlığı, git analitiği, ölü kod tespiti ve MCP ile mimari kararlar.
Yapay zeka kodlama ajanları için yerel kod zekası MCP sunucusu ve CLI, anlamsal arama ve çağrı grafiği analizi sağlar.
AI ajanları için derin kod indeksleme MCP sunucusu: hibrit FTS5 + embedding arama, çağrı grafikleri ve çoklu repo çalışma alanları.
Bu şablon, kod deponuzu hem insanların hem de yapay zeka ajanlarının verimli bir şekilde birlikte çalışabilmesi için yapılandırmanıza yardımcı olur. Projenin her zaman dönmesi gereken 'istikrarlı bir çekici' görevi gören bir dizi dayanıklı dokümantasyon dosyası kullanır ve birden fazla oturum ve katkıda bulunan arasında sürüklenmeyi ve karışıklığı önler.
Çekici Güdümlü Mühendislik (AGE) Şablonu, yapay zeka destekli ürün geliştirme için tasarlanmış hafif bir proje iskeletidir. Yönetim sistemleri, portallar, iş akışı uygulamaları, panolar, dahili araçlar ve CRUD ağırlıklı alan ürünleri gibi sıradan iş uygulamaları için tasarlanmıştır. Şablon, oluşturulmuş ürün kodu içermez; bunun yerine, insanların ve yapay zekanın ağır süreç yükü olmadan gereksinimleri, sahip dokümanı temellerini, planları, doğrulamayı ve proje hafızasını paylaşması için dayanıklı bir yapı sağlar. AGE şu sorudan başlar: 'İnsanlar ve yapay zeka onu zamanla değiştirirken bu depo neye doğru yakınsamalı?' Cevap, docs/ dizinindeki küçük bir dizi dayanıklı sahip dosyasıdır: bağlam, birikmiş iş listesi, gereksinimler, tasarım ve mimari. Bu dosyalar, hızlı yapay zeka destekli iterasyon sırasında projenin sürekli olarak dönmesi gereken çekiciyi oluşturur. Planlar, testler, denetimler, günlükler ve hata notları, bir değişikliğin depoyu çekiciye doğru hareket ettirdiğini kanıtlamaya yardımcı olan mühendislik koşum takımlarıdır. AGE, spesifikasyon odaklı geliştirme veya bir beceri kütüphanesi değildir. Bağlam olmadan büyük bir beceri kütüphanesine güvenmek yerine, yeniden kullanılabilir becerilerin projeye özgü dokümantasyon aracılığıyla yönlendirilmesini vurgular. Şablon, yapay zeka ajan yapılandırması için bir AGENTS.md dosyası içerir.
Yapay zeka destekli geliştirme için deponuzu istikrarlı bir altyapıya dönüştüren bir proje şablonu.
Yapay zeka destekli uygulamalar geliştiren ve yapılandırılmış bir proje şablonu isteyen geliştiriciler, Yapay zeka kodlama ajanları kullanan ekipleri yöneten teknik liderler, Tutarlı proje dokümantasyonu sağlaması gereken ürün sahipleri
Kurulum bölümü repository düzeyinde başlangıç yönlendirmesi sunar; bağımsız bir kurulum testi garantisi değildir. Resmi README ve sürüm notlarını kontrol edin.
Repository izinlerini, çalıştırılan komutları, dış servislere gönderilen verileri ve bağımlılıkları kullanmadan önce inceleyin.
Değerlendirilebilecek benzer veya tamamlayıcı araçlar: repowise, codanna, srclight.
20 Ağu 2026
MIT lisansı görünüyor.
2 güvenlik/güven notu kayıtlı.
Kurulum zorluğu 2/5.
18
Yıldız
3
Fork
0
Açık Sorun
MIT
Lisans