OpenPilot: kendi modelinizle çalışan yapay zeka kod yazma aracı

OpenPilot ne işe yarar? Basit bir açıklama

OpenPilot, bilgisayarınıza kurulan açık kaynaklı bir yapay zeka kod yazma aracıdır. Bir dil modeli bağlar, proje klasörü seçer ve görevi anlatırsınız. Ajan gerçek dosyaları oluşturabilir veya değiştirebilir, terminal komutları çalıştırabilir. Sonuçları klasörde açıp denetleyebilirsiniz.

Prototip geliştiren veya mevcut koddaki hataları düzelten, model sağlayıcısını kendisi seçmek isteyen geliştiricilere uygundur. Kod incelemesi ve test yapma sorumluluğu kullanıcıda kalır.

İstekten dosya değişikliğine ve test sonucuna

Ajan proje içinde arama yapar, dosyaları okur, oluşturur ve düzenler. Terminal ile bağımlılıklar kurulabilir, geliştirme sunucusu ve testler çalıştırılabilir; çıktı sohbete aktarılır.

İlk deneme için durum kontrolü uç noktası ve README içeren küçük bir API isteyebilirsiniz. Kullanılacak dili ve beklenen davranışı belirtin. Sonra dosyaları ve gerçek test çıktısını kontrol ederek dar kapsamlı düzeltmeler isteyin.

Ücretsiz uygulama ile model maliyetini ayırmak

12 Ekim 2026 kontrolüne göre OpenPilot hesabı veya aboneliği gerekmez; proje MIT lisansı beyan eder. Bulut modelleri ve bağlı hizmetler kendi ücret ve kotalarını uygular. Ortak bir ücretsiz token paketi doğrulanmamıştır. Model bazında oturum ve toplam kullanım gösterilir, ancak bu sayaçlar sabit bir fatura tutarı garantisi değildir.

Kurulum ve ilk görev

v1.0.5 sürümünde Windows kurulum dosyası ve taşınabilir EXE ile Apple silicon ve Intel Mac için DMG bulunur. Site hâlâ macOS yakında diyor; yayımlanan dosyaları esas alın. Windows sayfasında Windows 10 veya üzeri, x64 şartı belirtilir.

1. Sisteminize uygun sürümü indirin.
2. Settings → Models bölümüne temel URL, API anahtarı ve model kimliğini girip kaydedin; modeli seçin.
3. Proje klasörünü açıp sınırları belli bir görev verin.
4. Araç adımlarını ve hassas komutlar için onay isteklerini inceleyin.
5. Değişen dosyaları ve testleri kontrol edin.

Kaynaktan çalıştırmak isteyenler için depoda Node.js 20+, npm install ve npm start adımları vardır.

Yerel model veya bulut API bağlantısı

OpenAI uyumlu API gerekir. Belgelerde OpenAI, OpenRouter, Ollama, LM Studio ve özel ağ geçitleri örnek verilir. Ollama adresi örneği http://localhost:11434/v1 şeklindedir; model sunucusu ayrıca hazır olmalıdır.

Uzun yeniden düzenleme görevleri daha güçlü model gerektirebilir. Yerel Anthropic adaptörü yol haritasındadır; şu anda belgelenen bağlantı OpenRouter üzerinden yapılır.

Web araştırması, MCP ve proje belleği

Web araması ve sayfa getirme için TinyFish API anahtarı ayarlanır. Bu olmadan dosya ve terminal görevleri çalışmaya devam eder. MCP sunucuları mcp.json dosyasına eklenir, uygulama yeniden başlatılır ve araçlar ile kaynaklar sohbet bazında etkinleştirilir.

Skills tekrar kullanılabilir adımları, AGENTS.md ise proje tercihlerini taşır. Bu talimatlar tutarlılığı destekler; bir güvenlik sınırı oluşturmaz.

Yerel çalışmanın veri açısından anlamı

Bulut modeli seçildiğinde istekler sağlayıcıya gider. TinyFish ve uzak MCP hizmetleri de dış bağlantılar kullanabilir. Yerel model seçmek bütün yapılandırmayı otomatik olarak çevrimdışı yapmaz.

Telemetri belgesi, anonim kullanım istatistiklerinin varsayılan olarak açık olduğunu ve ilk kurulumda veya Settings → About bölümünde kapatılabildiğini belirtir. Sohbet, dosya, yol ve API anahtarlarının hariç tutulduğu açıklanır. Güncel kod yeni kaydedilen sırları yerelde şifreler. Eski SSS’deki sunucu ve sistem kasası ifadeleri, sıfır ağ trafiği veya üçüncü taraf saklama politikası garantisi değildir.

Sık sorulan sorular

Mevcut bir projeyi değiştirebilir mi?

Evet. Seçili klasörde dosyaları okur, düzenler ve kontroller çalıştırır. Değişiklikleri siz incelemelisiniz.

Model çağrıları da ücretsiz mi?

Her zaman değil. Uygulama abonelik istemez; dış sağlayıcıların ücret ve kotaları ayrıca geçerlidir.

Ollama veya LM Studio bağlanabilir mi?

Evet, uyumlu uç noktalarla. Sonuç model ve donanıma bağlıdır; diğer dış bağlantılar ayrıca değerlendirilmelidir.

Resmî kaynaklar ve proje desteği

• Başlangıç kılavuzu: model, klasör ve araç ayarları.
• Kaynak kod deposu: uygulama kodu ve kaynaktan çalıştırma.
• GitHub Issues: sürüm ve yeniden üretim adımlarıyla hata bildirme.