<p align="center">
  <a href="../../README.md">🇬🇧 English</a> •
  <a href="README.zh-CN.md">🇨🇳 中文</a> •
  <a href="README.ja.md">🇯🇵 日本語</a> •
  <a href="README.ko.md">🇰🇷 한국어</a> •
  <a href="README.pt-BR.md">🇧🇷 Português</a> •
  <a href="README.es.md">🇪🇸 Español</a> •
  <a href="README.de.md">🇩🇪 Deutsch</a> •
  <a href="README.fr.md">🇫🇷 Français</a> •
  <a href="README.ru.md">🇷🇺 Русский</a> •
  <a href="README.hi.md">🇮🇳 हिन्दी</a>
</p>

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/logo.png" width="180" alt="Entroly">
</p>

<h1 align="center">Entroly — AI Token Maliyetlerini %70–95 Azaltın</h1>

<h3 align="center">AI kodlama araçlarınız kod tabanınızın yalnızca küçük bir bölümünü görüyor.<br/>Entroly daha geniş bir bağlam seçimi sunar — daha az token ile.</h3>

<p align="center">
  <a href="../../README.md#install"><b>Kurulum</b></a> ·
  <a href="../../cookbook/README.md"><b>Cookbook</b></a> ·
  <a href="../../README.md#benchmarks"><b>Kıyaslama</b></a> ·
  <a href="../../README.md#works-with-your-stack"><b>65+ desteklenen ajan</b></a> ·
  <a href="https://juyterman1000.github.io/entroly/docs/dashboard.html"><b>Dashboard</b></a>
</p>

<p align="center">
  <code>npm install -g entroly && entroly</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<code>pip install entroly && entroly go</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<a href="https://juyterman1000.github.io/entroly/"><b>Canlı demo →</b></a>
</p>

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/self_improvement.svg" alt="Entroly kendini geliştirme" width="800">
</p>
<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/token_savings.svg" alt="Entroly kâr" width="800">
</p>
<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/context_quality.svg" alt="Entroly bağlam kalitesi" width="800">
</p>

---

## Sorun — ve Kârlılığa Etkisi

Her AI kodlama aracı — Claude, Cursor, Codex, Aider — aynı kör noktaya sahip: **aynı anda sadece 5–10 dosya görür.** Kod tabanınızın diğer %95'i görünmez.

Modeller büyümeye devam ediyor — **Claude Opus 4.7** daha fazla yetenek ve daha yüksek token başına maliyetle yeni çıktı. Daha büyük bağlam pencereleri sorunu çözmez; daha da kötüleştirir. İstek başına 186.000 token için ödeme yapıyorsunuz — ve bunun çoğu sadece kopyalanmış boilerplate kodu.

> **Entroly her iki sorunu da 30 saniyede çözer.**

---

## 1. Günde Ne Değişir

| Metrik | Entroly Öncesi | **Entroly Sonrası** |
|---|---|---|
| AI'nın gördüğü dosyalar | 5–10 | **Desteklenen dosyalar değişken çözünürlükte seçilir** |
| İstek başına token | ~186.000 | **9.300 – 55.000** |
| Aylık AI harcaması (günde 1K istek) | sağlayıcıya/modele bağlı | **giriş tokenları azaldığında düşer** |
| AI yanıt doğruluğu | sağlanan bağlama bağlı | **seçilen kanıtlara göre denetlenebilir** |
| İnceleme yükü | manuel inceleme | **sertifika/kanıt parçacıkları mevcut** |
| Kurulum | Günlerce prompt mühendisliği | **30 saniye** |

> Tasarruflar depo boyutuna, sorgu genişliğine, model fiyatlandırmasına ve bütçeye bağlıdır. Kendi deponuzda yerel ölçümler için `entroly demo` veya `entroly verify-claims` komutlarını çalıştırın.

---

## Rakiplerinizin Zaten Bildiği Şey

Bugün Entroly'i benimseyen ekipler sadece para biriktirmiyor — ekibinizin **asla yetişemeyeceği bileşik bir avantaj** biriktiriyor.

- **1. Hafta:** Onların AI'ı desteklenen dosyaları değişken çözünürlükte görüyor. Sizinki sadece birkaç açık dosyayı.
- **1. Ay:** Onların runtime'ı kod tabanı kalıplarını öğrendi. Sizinki hâlâ import'larda halüsinasyon görüyor.
- **3. Ay:** Onların kurulumu federasyona bağlı — dünya çapında binlerce ekipten optimizasyon stratejileri emiyor. Siz bunun var olduğunu bile bilmiyorsunuz.
- **6. Ay:** API maliyetlerinde $80K+ tasarruf ettiler. Bu bütçe işe alımlara gitti. Siz hâlâ finans ekibine AI faturasının neden arttığını açıklıyorsunuz.

Her beklediğiniz gün fark büyüyor. Federasyon etkisi **erken benimseyenleri daha hızlı güçlendirir** — ve bu avantaj bileşik büyür.

---

## 🌐 Federe Sürü Öğrenmesi — Bilim Kurgu Gibi Görünen Kısım

Rüya Döngüsü'nü alın ve **dünyada Entroly çalıştıran her geliştiriciyle** çarpın.

Siz uyurken daemon'unuz rüya görüyor — ve 10.000 diğeri de. Her biri biraz farklı kod sıkıştırma hileleri keşfediyor. Her biri öğrendiğini anonim olarak paylaşıyor. Her biri diğerlerinin bulduklarını emiyor.

**Uyanıyorsunuz. AI'nız dün bıraktığınızdan daha akıllı. Sizin yüzünüzden değil — sürünün rüyasında bulduğu şey yüzünden.**

```
Daemon'unuz rüya görür → daha iyi bir strateji keşfeder → anonim paylaşır
     ↓
10.000 diğer daemon dün gece aynı şeyi yaptı
     ↓
Laptopunuzu açarsınız → AI'nız zaten hepsini emmiş
```


**Ağ etkisi:**
- Her yeni kullanıcı herkesin AI'ını iyileştirir — o kurulu tabanı forklayamazsınız
- Altyapı maliyeti: **$0**. GitHub'da çalışır. Sunucu yok. GPU yok. Bulut yok

```bash
# Katılım — her zaman sizin seçiminiz
export ENTROLY_FEDERATION=1
```

### 🔒 Yerel Olarak Çalışır. Kodunuz Asla Makinenizden Çıkmaz.

Hava boşluklu ve düzenlemeye tabi ortamlarda çalışır — hiçbir şey dışarıya veri göndermez.

---

## Kıyaslamalar

### Doğruluk Korunması

Sıkıştırma doğruluğu etkilemez — canlı API ile doğrulandı (gpt-4o-mini, Wilson %95 CI):

| Kıyaslama | n | Bütçe | Temel (95% CI) | Entroly ile (95% CI) | Korunma | Token Tasarrufu |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NeedleInAHaystack | 20 | 2K | 100% [83.9–100%] | 100% [83.9–100%] | **100.0%** | **99.5%** |
| LongBench (HotpotQA) | 50 | 2K | 64.0% [50.1–75.9%] | 68.0% [54.2–79.2%] | **106.2%** | **85.3%** |
| Berkeley Function Calling | 50 | 500 | 100% [92.9–100%] | 100% [92.9–100%] | **100.0%** | **79.3%** |
| SQuAD 2.0 | 50 | 100 | 78.0% [64.8–87.2%] | 76.0% [62.6–85.7%] | **97.4%** | **39.3%** |
| GSM8K | 100 | 50K | 85.0% [76.7–90.7%] | 86.0% [77.9–91.5%] | **101.2%** | pass-through¹ |
| MMLU | 100 | 50K | 82.0% [73.3–88.3%] | 85.9% [77.8–91.4%] | **104.7%** | pass-through¹ |
| TruthfulQA (MC1) | 100 | 50K | 72.0% [62.5–79.9%] | 73.7% [64.3–81.4%] | **102.4%** | pass-through¹ |

> ¹ **pass-through**: Bağlam zaten bütçe dahilinde — Entroly doğru şekilde hiçbir şey yapmaz. Sonuçlar modele, veri setine ve token bütçesine göre değişir.

### Entroly Karşılaştırması (Uzun Bağlam)

| Yöntem | Korunma | Token Azaltma | Mimari / Ödünleşimler |
|---|---|---|---|
| **Entroly** | **100–106%** | **85–99%** | **Hızlı (~80ms).** Parça düzeyinde sırt çantası. Mükemmel birebir yapısal sadakat. |
| Token düzeyinde sinirsel budama | ~98–99% | 80–95% | **Yüksek yük.** Yerel transformer gerektirir. Kod sözdizimini bozar. |
| Kural tabanlı birebir sıkıştırma | ~100% | 50–70% | **Yüksek sadakat.** Ancak daha düşük token azaltma. |
| Dikkat tabanlı sıkıştırma | 95%+ | 26–54% | **Sağlam doğruluk.** Ancak daha düşük token azaltma. |

---

## Tam Eşitlik: Python & Node.js

| Yetenek | Python | Node.js (WASM) |
|---|---|---|
| Bağlam sıkıştırma | ✅ | ✅ |
| Kendini geliştirme | ✅ | ✅ |
| Rüya döngüsü | ✅ | ✅ |
| Federasyon | ✅ | ✅ |
| Yanıt damıtma | ✅ | ✅ |
| Sohbet ağ geçitleri | ✅ | ✅ |
| agentskills.io dışa aktarma | ✅ | ✅ |

---

<p align="center">
  <b>AI'nızın israf ettiği tokenlar için ödeme yapmayı bırakın. Kendini öğreten bir AI başlatın.</b><br/>
  <code>npm install -g entroly && entroly</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<code>pip install entroly && entroly go</code>
</p>
