fak — hızlı başlangıç (10 dakikada yerel bir model)

Bu, tam bir çeviri değil, yerelleştirilmiş bir giriş noktasıdır (entry point). Dokümantasyonun tamamı İngilizcedir — bu sayfa size fak’ın özünü, 60 saniyelik kanıtı ve kurulum yolunu verip sizi İngilizce doğruluk kaynağına yönlendirir. Not: Bu sayfa makine tarafından yazılmıştır ve ana dil incelemesi beklemektedir — hataları düzeltmek için issue/PR açmaktan çekinmeyin. Diğer diller: i18n hub.

Söz: sıfırdan ~10 dakikada yönetimli bir yerel AI

Bu adımların sonunda kendi makinenizde çalışan bir AI’ınız olur: çevrimdışı çalışır, hiçbir maliyeti yoktur (API anahtarı yok, bulut faturası yok), verileriniz makinenizde kalır ve küçük modeller için CPU yeterlidir — GPU şart değil. Veriler makineden çıkmadığı için bu, KVKK kapsamındaki veri yerelliği yükümlülüklerine de uygun bir başlangıç noktasıdır.

En hızlı yol

Mevcut ajanınızı tek komutla yerel bir modelin arkasına alın (anahtar yok, ağ yok):

fak guard -- claude

Ajanınızı yeniden yazmazsınız — tek bir base URL’i fak serve‘e yönlendirir ya da mevcut ajanı fak guard -- claude ile sararsınız. Aynı ajan döngüsü olduğu gibi kalır; sadece daha güvenli, daha ucuz ve daha hızlı olur.

60 saniyelik kanıt (anahtar 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

fak nedir

fak, AI ajanınız ile onun çağırdığı araçlar arasında oturan tek bir statik Go binary‘sidir. Her tool call’ı çalışmadan önce denetler ve uzun bir oturumda tekrarlanan ortak işi yeniden kullanır. Sonuç: aynı ajan döngüsü, hiçbir yeniden yazım olmadan daha güvenli, daha ucuz ve daha hızlı hale gelir.

Yapısal güvenlik. Kernel’in içinde, aynı call path üzerinde çalışan bir default-deny yetenek tabanı (capability floor) vardır — fail-closed. Allow-list’te olmayan bir eylem, model ne kadar kandırılırsa kandırılsın çalışamaz. Ayrıca şüpheli tool sonuçları model bağlamının tamamen dışında tutulur (quarantine) — bunu bir sınıflandırıcı değil, yapı sağlar. Canlı testlerde prompt injection korumasız temele 5/5 ulaştı; fak onu 5/5 duvarla kapattı.
Modelinizi değiştirmez, yönetir ve cache’ler. Qwen2/Qwen3 ve GLM-MoE, in-kernel referans motorunda bit-exact olarak kanıtlanmıştır; geri kalan her şey (DeepSeek, Mistral, herhangi bir open-weights model) OpenAI uyumlu wire üzerinden bağlanır — Ollama / vLLM / SGLang / llama.cpp / LM Studio veya herhangi bir OpenAI uyumlu API.

Ne kadar hızlı (dürüst çerçeve)

Ölçülmüş bir 50-tur × 5-ajan oturumunda, ayarlanmış (tuned) bir warm-cache yığınına kıyasla dürüst kazanç yaklaşık 4.1× daha az iştir. Maliyet TRY cinsinden hissedildiği için bu doğrudan bir marj kaldıracıdır: uzun oturumlarda paylaşılan iş (system prompt, tool list’in KV cache’i) yeniden kullanılır.

~19 saatten ~19 dakikaya (~60×) rakamı ise yalnızca naif, her şeyi yeniden gönderen bir döngüye kıyasla doğrudur; bunu asla başlık rakamı olarak sunmayın. Bu yeniden kullanım kazancı yalnızca self-host içindir ve okuma ağırlıklı filolar için geçerlidir.

Provider’ın prompt-cache indirimi yalnızca cached prefix byte-for-byte aynı kaldığında korunur; fak eski orta turları atarken bile prefix’i byte-identical tutar. fak prefix’in byte-özdeşliğini garanti eder; provider’ın cache’i gerçekten yeniden kullanıp kullanmadığı ise provider’ın kararıdır — fak bunu iddia etmez, yalnızca aktarır.

Lisans / maliyet

fak Apache-2.0, ücretsiz ve self-host’tur. Kredi kartı yok, sınır ötesi fatura yok, tüzel kişilik gerekmez. git clone ve go install github.com/anthony-chaudhary/fak/cmd/fak@latest tüm yol budur.

Nereye gitmeli

License: Apache-2.0.