dir2md — kod deposu için yapay zekanın okuyabileceği bir Markdown taslağı oluşturur

🙋 Neden yapıldı?
SaaS ürünleri büyüdükçe kod tabanı giderek daha karmaşık hale geldi ve
iç içe dizinler, dağınık yapılandırma dosyaları ve legacy varlıklar yalnızca geliştiriciler için değil, yapay zeka için de bağlamı kavramanın önünde engel oluşturuyor.

Gerçekte, Claude tabanlı bir AI CLI aracında hata ayıklarken,
"sorun analizi" isteyen bir prompt doğrultusunda önerilen düzeltmeleri uyguladım,
ancak yapıyı düzgün anlayamayan bir yanıt yüzünden önemli dosyaların silindiği çaresiz birkaç durum yaşadım.

Bu deneyim sayesinde sorunun dokümantasyon eksikliği değil, "yapının kendisinin görünür olmaması" olduğunu fark ettim ve dir2md — yapı odaklı bir Markdown harita üreticisi geliştirdim.

🧭 Ne yapıyor?
dir2md, tüm projeyi tarayarak ister insan ister yapay zeka olsun kolayca anlayabilsin diye LLM için optimize edilmiş bir Markdown blueprint üretir. Amaç, basit bir dosya ağacı değil, anlamlı bir "kod haritası (code map)" oluşturmaktır.

🔑 Başlıca özellikler
▫️ .gitignore tabanlı dizin taraması
▫️ Dosya başına token sınırı + Head/Tail örneklemesi ile özet optimizasyonu
▫️ SimHash tabanlı tekilleştirme ile benzer dosyaların kaldırılması
▫️ Temel secret maskeleme desteği (Pro sürümünde gelişmiş pattern desteği)
▫️ Çeşitli çıktı modları: tam ağaç / satır içi özet / yalnızca özet vb.
▫️ CI/CD içinde yeniden üretilebilir: --no-timestamp, --emit-manifest vb.

✅ dir2md'nin faydalı olduğu durumlar
▫️ Karmaşık legacy kod tabanını hızlıca anlamak gerektiğinde
▫️ Araştırma klasörlerini/veri dizinlerini dokümante ederken
▫️ Yapay zeka ajanlarına güvenli yapısal bilgi sağlarken
▫️ LLM prompt'larında "tüm proje özeti" gerektiğinde

🔗 Bağlantılar
▫️ GitHub: https://github.com/Flamehaven/dir2md
▫️ Web demo (Hugging Face): https://huggingface.co/spaces/Flamehaven/dir2md-demo
▫️ Geliştirme arka planı (Medium): https://medium.com/p/227a691a08aa