Bir açık kaynak aracı yayınladığınızda, genellikle topluluktaki insanların geri bildirimleri, soruları ya da paylaşımlarıyla karşılaşmayı beklersiniz. Ancak gerçek şu ki, çoğu kullanıcı aracı değerlendirir, ihtiyacı olup olmadığına karar verir ve ardından araçları "araç çantasına" ekler — tıpkı benim yaptığım gibi.
Bu durumu ben de uzun yıllar boyunca yaşadım. Bir aracın çalışıp çalışmadığına bakmadan önce, o aracın bana ne kadar zaman kazandıracağını değerlendirirdim. Eğer aracın kendisiyle ilgili bir sorun varsa, onu düzeltmeye çalışırdım; eğer değilse, basitçe yoluma devam ederdim. Zaman, herkes için en değerli kaynak olduğundan, bu yaklaşım oldukça mantıklıydı.
İşte bu düşünce zinciri, beni Aegis Stack adlı açık kaynak aracımı Aralık ayının üçüncü gününde Reddit'te yayınlamaya itti. Yayınladığım andan itibaren, GitHub analitik sayfasındaki benzersiz klonlar ve toplam klonlar gibi metriklerle haşır neşir olmaya başladım. Aegis Stack'in yapısı gereği, her kullanıcı tarafından oluşturulan her yığın (stack), asıl depoyu klonluyordu (ön bellek durumları hariç). Bu klon sayıları, özellikle de benzersiz klonlar, aracın ne kadar kullanıldığını anlamam için en önemli metriğe dönüştü.
GitHub'ın 14 Günlük Veri Penceresi ve Manuel Takip Zorluğu
GitHub'ın sunduğu veriler, 14 günlük kayan pencereye dayalıdır. Bu da demek oluyor ki, sadece son 14 günün günlük ve toplam verilerine erişebiliyorsunuz. Bu durum, aracın kullanımını uzun vadede takip etmek isteyen geliştiriciler için oldukça kısıtlayıcıydı.
Bu nedenle, her sabah yeni verileri manuel olarak alıp, üç farklı yapay zeka sohbetine (ChatGPT, Claude Opus ve Google Gemini) aktarmaya başladım. Bu sohbetler, konu hakkında yeterli bağlama sahipti ve böylece verilerden anlamlı içgörüler elde etmeyi başardım. Bu içgörüler, yayınlanacak özelliklerin sırasını ve yayın takvimini belirlememde bana büyük yardımcı oldu.
Ancak, verilerin hacmi arttıkça, yapay zeka sohbetlerinin bağlamı takip etmekte zorlandığını fark ettim. Bu durumda, verileri yeni sohbetlere aktarmak için daha fazla zaman harcamak zorunda kaldım ve süreç giderek daha karmaşık hale geldi.
Otomasyon İhtiyacı: Aegis Pulse'ın Doğuşu
Sonunda, "Bunu otomatikleştirmeliyim" dedim. Ve böylece, Aegis Pulse doğdu.
Aegis Pulse, açık kaynak projelerin gerçek kullanıcılarıyla botları arasındaki indirme oranlarını ayrıştıran, ücretsiz ve kayıt gerektirmeyen bir araçtır. Kullanıcılar, herhangi bir paketin gerçek indirme verilerine ulaşabilir ve insan indirmeleriyle otomatik indirmeler arasındaki farkı görebilirler. Bu araç sayesinde, geliştiriciler projelerinin ne kadar gerçek insan tarafından kullanıldığını anlayabilir ve buna göre stratejilerini belirleyebilirler.
Artık, verileri manuel olarak takip etmek yerine, Aegis Pulse otomatik olarak tüm verileri topluyor, analiz ediyor ve kullanıcılara sunuyor. Bu sayede, zamanımı daha değerli işlere odaklayabiliyorum.
Aegis Pulse'ı geliştirme sürecim, açık kaynak projelerin nasıl kullanıldığını anlamak ve bu süreçleri otomatikleştirerek geliştiricilere zaman kazandırmak üzerineydi. Gelecekte, bu aracın daha da gelişmesini ve açık kaynak topluluğuna daha fazla değer katmasını hedefliyorum.
Teknoloji dünyasında, zaman kazanmak her zaman en büyük avantajlardan biri olmuştur. Aegis Pulse, bu avantajı açık kaynak geliştiricilerine sunmayı amaçlıyor.
Yapay zeka özeti
Açık kaynak projelerin gerçek kullanıcı indirmelerini botlardan ayıran Aegis Pulse aracını keşfedin. Ücretsiz ve kayıt gerektirmeyen bu araçla projelerinizin kullanımını kolayca analiz edin.
