En baştan Selene ile basit uyglama yapıyorum

Merhabalar,

Burada çokça paylaşıyorum, belki görmüşsünüzdür; Selene, kendi makinenizde yapay zeka modellerini çalıştırabileceğiniz, Claude Code veya Codex gibi, kendi mimarimde geliştirdiğimiz bir masaüstü uygulamasıdır. Niye Claude Code değil de bunu yaptım veya kullanıyorum? Geçen senenin sonuna doğru firmalar kullanıcıları kitlemeye başladılar, ve yüksek fiyatlar çekmeye başladılar. Bu durumun önüne geçmek istedim kendi çapımda. Bu yüzden. Şu an 9 tane provider desteği var lokal modeller dahil (ollama, vLLM).

İlk adım:

https://github.com/tercumantanumut/selene/releases/tag/v0.3.3

Mac (x64 Intel veya ARM64) veya Windows setup dosyalarından size uygun olanı yükleyin. Mac sürümü Apple imzalıdır. Windows sürümü değil, o yüzden Windows güvenlik uyarısı verebilir.

Sonrasında, aşağıda gördüğünüz gibi dilediğiniz LLM sağlayıcıyı seçin ve adımları takip edin. Uygulama herhangi bir log vs. bana göndermiyordur. Üyeliklerinizi ve hiçbir şeyinizi takip etmiyorum.

Not: Claude Code (Agent SDK) seçerseniz bir şey yapmanıza gerek yok, eğer bilgisayarınızda Claude Code'a zaten giriş yaptıysanız. Sadece bekleyin, uygulama otomatik giriş yapacaktır.

Not 2: Antigravity'yi tavsiye etmem, Google banlıyor. Kullanacaksanız bir başka hesaptan giriş yapın, ana Google hesabınızla kullanmayın. Zaten Antigravity'yi hiç kullanmayın, bırakın bence tamamen.

Ardından, sıradaki sayfada Selene Dev modunda aşağıdaki seçenekleri aktive edelim:

1. Git Workspace Isolation: Bu seçeneği kullanmayacağız ama aktive edelim. Paralel görev yaparken faydalıdır; her bir görev için ayrı izole bir workspace açıyor, ajan orada çalışıp GitHub'da PR açıyor.

2. Built-in Chromium Browser: Ajana "şu web sayfasını aç, şu formu doldur" dediğinizde devreye giriyor.

3. RTK (Rust Token Killer): https://github.com/rtk-ai/rtk — bu bir kütüphane, ajanlar komut çalıştırdığında terminal çıktılarını optimize ediyor. Bayağı faydalı, açalım.

Ardından Selene Fun kartına tıklayıp:

• Auto-speak every reply ve
• 3D animated avatar

seçeneklerini kapatalım. İsterseniz açık bırakabilirsiniz.

Şimdi varsayılan ajan Selene açılacak. Bunu kullanabiliriz ya da geri gidip yeni ajan oluşturabilirsiniz. Bu sefer bunu direkt kullanabiliriz.

Önce sol üstten Folders'a tıklayıp ajanın çalışabileceği dosyaları seçelim.

Burada dosyalarımızı indekslemeden önce Vector Embedding motorunu devreye sokalım. Bu opsiyoneldir (direk dosyanızı ekleyin semantic search - embedding özelliklerini geçmek isterseniz.) ama şu işe yarıyor: örneğin yüz binlerce makaleniz ya da kod dosyanız var, bunlar embedding'lere dönüştürülüyor ve yapay zeka bir alt yardımcı model aracılığıyla soru sorarak bu dosyalar arasında hızlıca arama yapıp size sonuç verebiliyor. Bu zaten uygulamanın ana damarı, en iyi çalışan kısmı. File Watcher ile yeni dosyalar otomatik indeksleniyor ve düzenlenen dosyalar da otomatik güncelleniyor.

Bu arada abartmıyorum gerçekten 200 tane her birinde onlarca yüzlerce sayfa olan makale arasında denedim bunu. Tek sorguda tıp makalalerinde istediğim sorulara 20 saniyede cevap bulabildi.

Ayarlara gidelim ve sol menüden Semantic Search'ü seçelim (bunlar opsiyonel geçilebilir.)

Burada OpenRouter (API) seçersek, AI Providers sekmesinde API anahtarımızı girmemiz gerekiyor. Lokal seçerseniz çalışıyor ama yavaş olabilir. Ben OpenRouter kullanacağım. Bu çok çok ucuz bir işlemdir zaten, embedding'e dönüştürme. Embedding modeli olarak Qwen3'ü aşağıdaki gibi seçelim. Bir kere kaydedin bir daha dokunmayın. Eğer burada herhangi bir ayarı değiştirirseniz, maalesef vector embeddingleri yapısı gereği tekrar endesklenmesi gerek en baştan... Tüm endesklediğiniz klasörleri etkileyebilir.

Turn on vector search, Use AI written final answers ve Enable reranking (opsiyonel) seçeneklerini devreye alalım.

Ayarları kaydedip geri dönelim.

Şimdi bir Swift projesi yaratalım ve dosyamızı indeksleyelim: Basit bir Flip the Card oyunu yapalım.

Tamamdır, artık hem vektör motoru hem de dosya izinlerimiz hazır; ajanlar bu klasörde çalışabilir.

Sohbete dönelim ve sol üstteki üç noktadan Vector Search'ün açık olduğundan emin olalım.

Şimdi basit bir prompt yazalım ve Enhance butonuna tıklayalım. Enhance özel bir pipeline'dır; dosyalarınıza, sohbetinize, ajanın hafızasına vs. bakarak promptunuzu geliştiriyor. Aşağıdaki örneğe bakabilirsiniz.

Gördüğünüz gibi, basit bir "Flip the Card oyunu yap, iki kişi oynasın" promptu yapısal olarak güzel bir forma ve genişletilmiş bir hale geldi. Bu şekilde daha iyi sonuç alırsınız. Tabii ki her şeyi inceleyip öyle gönderin. Ben burada sadece örnek gösteriyorum.

Ben bir paragrafı bitiremeden Claude işi bitirmiş, buyrun:

Okuduğunuz için teşekkürler. Deneyip sorunları ve beğenmediğiniz şeyleri paylaşırsanız sevinirim. Sorularınızı da sorabilirsiniz.

Bu da Vector Search sorgusu ve cevabı:

Vector Pipeline (Semantic Search) büyük uygulamalarınızda yapay zeka modellerinin sürekli bağlamda kalmasını sağlıyor gördüğünüz üzere bu küçük örnekten. İki kullanımı var; "Prompt Enhancement" ve "Vector Search Tool"; Bunları kullanarak ilk promptlarınızı güçlendiriyorsunuz ve yapay zekanın büyük uygulamalarda bir şey ararken onlarca adım atmasına gerek kalmıyor. Küçük projeler için gereksiz; büyük projeler için mutlaka faydalı.