fak — İlk temas için SSS (Türkçe giriş)

Bu bir yerelleştirilmiş giriş noktasıdır (entry point), dokümantasyonun tam çevirisi değil. Tam dokümantasyon İngilizcedir — bu sayfa fak’ın özünü, en sık sorulan soruları ve kurulum yolunu verip sizi İngilizce dokümana yönlendirir. Not: Bu çeviri makine tarafından üretilmiştir ve ana dili konuşan biri tarafından gözden geçirilmeyi beklemektedir — hata görürseniz issue/PR açın.

Diğer diller: i18n hub.

Sık sorulan sorular

S1. fak nedir?

Zaten kullandığınız AI ajanının (Claude Code, Codex, Cursor; herhangi bir OpenAI/Anthropic/MCP istemcisi) önüne, tek bir base URL’i yeniden yönlendirerek koyduğunuz tek bir statik Go binary’si — kodu yeniden yazmadan. Uzun oturumları ucuzlatır (eski turn’leri atarken provider’ın prompt-cache prefix’ini bayt-bayt aynı tutar), her tool call’u çalışmadan önce inceler, yerel modelleri çekirdek-içi referans motorunda çalıştırabilir ve her çağrı için denetlenebilir bir karar (verdict) kaydeder.

S2. Model değiştirmem ya da ajanımı yeniden yazmam gerekir mi?

Hayır. fak zaten kullandığınız modeli yönetir (govern) ve önbelleğe alır (cache). Şununla sararsınız:

fak guard -- claude

veya tek bir base URL’i fak serve‘e yönlendirirsiniz.

S3. Verilerim nereye gider — bu uyumlu mu?

Önce self-host: yerel bir modelin ya da yurt içi bir provider’ın önünde tek bir statik binary; her backend’de fail-closed veri ikametgahı (residency), varsayılan olarak reddeden (default-deny) bir yetki tabanı ve her tool call için değiştirilmeye karşı korumalı (tamper-evident) bir denetim kaydı. Verileriniz makinenizden çıkmaz. Bu, KVKK (6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) kapsamında verileri yurt içinde ve kendi kontrolünüzde tutmayı doğrudan destekler.

S4. Maliyeti nedir? Gerçekten ücretsiz mi?

Apache-2.0, ücretsiz, self-host. Kredi kartı yok, sınır ötesi fatura yok, tüzel kişilik yok. Lisans için tek bir TL bile yurt dışına çıkmaz; kur farkı ya da sınır ötesi ödeme yok. git clone ve go install tüm yoldur.

S5. Ne kadar daha ucuz ya da hızlı?

Ölçülmüş bir 50-turn x 5-ajanlık oturumda, iyi ayarlanmış (tuned) bir warm-cache yığınına göre yaklaşık 4.1x daha az iş. ~60x rakamı (yaklaşık 19 saatten yaklaşık 19 dakikaya) YALNIZCA her şeyi yeniden gönderen naif (naive) loop’a karşı geçerlidir — asla ana başlık olarak kullanılmaz. Yeniden kullanım kazancı yalnızca self-host içindir ve okuma ağırlıklı (read-heavy) filolar için geçerlidir. Bu tasarruf doğrudan TL cinsinden token faturanıza yansır.

S6. Hangi modeller çalışır?

Qwen2/Qwen3 ve GLM-MoE, çekirdek-içi (in-kernel) referans motorunda bit-bazında aynı (bit-exact) olduğu kanıtlanmıştır. Diğer her şey (DeepSeek, Mistral, herhangi bir open-weights model) OpenAI-uyumlu wire üzerinden önden bağlanır: Ollama / vLLM / SGLang / llama.cpp / LM Studio.

S7. Prompt injection’ı nasıl durdurur?

Bir sınıflandırıcı (classifier) ile değil, iki yapısal geçit ile: varsayılan olarak reddeden bir yetki tabanı (tehlikeli bir araç allow-list’te asla yer almaz) ve sonuç karantinası (zehirlenmiş tool sonuçları model bağlamına hiç ulaşmaz). Canlı testlerde, injection korumasız temel hattı (baseline) 5/5 aştı; fak ise 5/5 duvarla engelledi.

S8. Nasıl kurarım?

go install github.com/anthony-chaudhary/fak/cmd/fak@latest

veya bir clone içinden go build -o fak ./cmd/fak. Modül proxy’sine erişim sorun oluyorsa GOPROXY‘yi yerel bir aynaya ayarlayabilirsiniz.

60 saniyelik kanıt (key yok, model yok, GPU yok)

go build -o fak ./cmd/fak
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool refund_payment --args "{}"   # -> DENY (POLICY_BLOCK)
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool search_kb     --args "{}"   # -> ALLOW
./fak agent --offline                                                                                       # injection blocked, task still completes

S9. Sırada ne var?

License: Apache-2.0.