AI Kod Editörleri Arka Planda LLM’lere Ne Gönderiyor?
AI kod editörleri gerçekten nasıl çalışıyor? 🤔 Cursor, Zed, VS Code + Copilot, Claude Code, Codex ve benzeri araçları kullanırken aslında LLM’e sadece yazdığımız prompt gitmiyor. Bu videoda bir reverse proxy kullanarak bir AI kod editörünün Ollama ile yaptığı gerçek iletişimi inceliyoruz. 🔍 Bu videoda görecekleriniz: * AI agent’lar LLM’lerle nasıl haberleşiyor? * System prompt nedir ve neden bu kadar büyük? * Editör, proje bilgilerini LLM’e nasıl aktarıyor? * Tool calling mekanizması nasıl çalışıyor? * Bir AI agent dosya okuyup, kod düzenleyip terminal komutlarını nasıl çalıştırabiliyor? * Neden “selam” gibi basit bir mesaj bile arka planda devasa bir payload oluşturuyor? AI araçlarını daha bilinçli kullanmak istiyorsanız, onların perde arkasında neler olduğunu anlamak büyük fark yaratıyor. İyi seyirler! 🚀 #AI #LLM #Zed #Cursor #Ollama #ClaudeCode #YazılımGeliştirme #ArtificialIntelligence 00:00 – Giriş: AI Editörlerin Arka Plan Mekanizmasını Merak Ettiniz mi? 00:44 – Deneyin Kurgusu: Zed ve Ollama Arasına Proxy Koymak 01:21 – Reverse Proxy (MITM) Kurulumu ve Çalışma Mantığı 02:30 – Zed Üzerinde Ollama ve Model Ayarlarının Yapılması 03:52 – İlk Request: "Selam" Yazınca Arka Planda Neler Oluyor? 04:50 – Devasa Sistem Prompt'u: Kurallar, Toollar ve Rol Tanımları 05:52 – Chat GPT ile Giden Payload'un Özetlenmesi ve Analizi 06:50 – Request ve Response (Stream) Yapısını İnceleme 07:40 – Context Engineering: Model Proje Dosyalarını Nasıl Görüyor? 08:50 – MacBook Air M1 Üzerinde Lokal Model Performans Gözlemi 10:10 – Modelin Projedeki Teknolojileri (Svelte, Node.js, Prisma) Tespit Etmesi 11:50 – Kod Ekleme İsteklerinde Gönderilen Dosya İçerikleri ve N-Notation 13:45 – Gemma vs. Qwen: Farklı Modellerin Request Yapısındaki Değişiklikler 15:30 – Prediction Ayarları ve Otomatik Tamamlama Denemeleri 17:40 – Genel Değerlendirme: Güçlü Bir Donanım ile Lokal LLM Kullanımı 18:30 – Kapanış ve Gelecek Video Planları
Abdullah Uğraşkan · Diğer