Her kartta paralel ajan çalıştıran açık kaynak Kanban masaüstü uygulaması

 (kanbots.dev)
1 puan yazan GN⁺ 8 시간 전 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • KanBots, her Kanban kartında Claude Code ve Codex'i paralel çalıştıran ve ilerleme, kararlar ile maliyeti panoda gerçek zamanlı gösteren bir masaüstü uygulamasıdır
  • Her çalıştırma, kanbots/issue-N dalındaki ayrı bir git worktree içinde izole edilir; bir klasör ekleyerek pano oluşturabilir ve kart bazında ajan atayabilirsiniz
  • Autopilot, ürün, mühendis, gözden geçiren ve testçi gibi personeleri en fazla 4 paralellik ile sırayla dolaştırır; işleri böler ve backlog'u günceller
  • Ajanlar, karar verilmesi gereken noktalarda durup seçenekler sunar; kullanıcı ise numara seçimi, düzenleyip yeniden gönderme, /spec, /review, /split ile devam edebilir
  • Masaüstü uygulaması ücretsiz MIT lisansı ve local-first yaklaşımını benimser; Cloud ise koltuk başına aylık $19 karşılığında ekip senkronizasyonu, bildirimler ve panolar sunar

KanBots'un temel kavramı

  • KanBots, Claude Code ve Codex ajanlarını Kanban panosundaki kartlar düzeyinde paralel çalıştıran bir masaüstü uygulamasıdır
  • Her ajan, kanbots/issue-N dalındaki ayrı bir git worktree içinde çalışır ve pano; ilerleme, karar talepleri ve maliyeti gerçek zamanlı günceller
  • Bir klasör eklediğinizde pano oluşturulur; birden çok karta Claude Code veya Codex ajanları atayabilirsiniz
  • Otomatik çalıştırma modunda personeler işleri böler, paralel yürütür ve sonuçları kontrol eder
  • Masaüstü uygulaması ücretsizdir, MIT lisanslıdır, bağış temellidir ve local-first şekilde çalışır

Ürün yapısı ve fiyatlandırma

  • Masaüstü OSS

    • Desktop local-first'tür, hesap gerektirmez, telemetri içermez, kalıcı olarak ücretsiz sunulur ve MIT lisanslıdır
    • macOS, Linux ve Windows'u destekler ve tüm özellikleri içerir
    • Başlıca özellikler arasında paralel ajan çalıştırma, otomatik çalıştırma, karar istemleri, yerleşik ve özel personeler, gerçek zamanlı maliyet analizi, tarif kitaplığı, kanbots-mcp-server, Sentry içe aktarma, GitHub Issues modu, dal önizlemesi, taslak PR oluşturma, Claude Code ve Codex desteği ile pre-push hook bulunur

  • Ekipler için Cloud

    • Cloud, barındırılan çok kullanıcılı bir üründür; ajanlar ise kullanıcının donanımında yerel olarak çalışır
    • Fiyat koltuk başına aylık $19, yıllık faturalamada ise $190'dır
    • OSS özelliklerine ek olarak panoda gerçek zamanlı varlık göstergesi, ekip üyesi atama bildirimleri, cihazlar arası senkronizasyon, Slack bildirimleri, organizasyon genelinde maliyet toplulaştırma, gerçek zamanlı ortak kart düzenleme, organizasyon bazlı ajan etkinliği panosu ve Managed GitHub App sunar
    • Enterprise özellikleri arasında denetim günlükleri, SSO / SCIM, REST API ve PAT ile outbound webhook'lar bulunur
    • Cloud'a özel özellikler, yalnızca başka kişiler veya başka cihazlar olduğunda anlamlı olanlarla sınırlıdır; tek kişinin tek makinede kullandığı özellikler OSS içinde yer alır

Desteklenen araçlar ve entegrasyonlar

  • Claude Code ve Codex CLI desteklenir
  • GitHub Issues ve PR işlemleri desteklenir
  • Sentry hata içe aktarma desteklenir
  • Cursor ve Claude Desktop, MCP istemcisi olarak entegre olabilir
  • Yerel depolama için SQLite kullanılır
  • Masaüstü kabuğu Electron tabanlıdır

Temel özellikler

  • Paralel kart çalıştırma

    • Birden çok kartta aynı anda ajan çalıştırılabilir; her çalıştırma kendi git worktree'si ve kanbots/issue-N dalı içinde ilerler
    • Pano; çalıştırma ilerlemesini, ajanın karar taleplerini ve biriken maliyeti gerçek zamanlı günceller

  • Otomatik çalıştırma ve personeler

    • Ürün, mühendis, gözden geçiren ve testçi gibi personeler bağlanabilir ve paralellik en fazla 4'e ayarlanabilir
    • Orkestratör personeleri round-robin ile dolaştırır, üst düzey işleri alt görevlere böler ve backlog'u ajanların keşfettiği görevlerle günceller
    • Personeler başka personeler oluşturabilir

  • Karar odaklı yürütme

    • Ajanlar gerekli bir kararla karşılaştığında durur ve seçenekleri gösterir
    • Kullanıcı numara seçimi, düzenleyip yeniden gönderme veya /spec, /review, /split gibi slash komutlarıyla çalıştırmayı sürdürebilir
    • İş ağacını sessizce değiştirmek yerine incelenebilir bir karar akışı bırakır

  • Claude Code ve Codex entegrasyonu

    • Claude Code veya Codex, aynı pano, aynı worktree ve aynı karar arayüzü içinde kullanılabilir
    • KanBots, tek bir AgentCliAdapter arkasında iki akış biçimini de işler
    • Mevcut claude /login veya OPENAI_API_KEY kullanılabilir

  • Local-first depolama

    • Tüm veriler depo yanındaki .kanbots/ içinde yer alır
    • SQLite veritabanı, ayarlar ve worktree'ler yerel olarak saklanır
    • Bulut hesabı, telemetri veya HTTP sunucusu yoktur ve kod makinenizi terk etmez

  • Maliyet analizi ve bütçe sınırları

    • Çalıştırma, kart ve proje bazında maliyet toplulaştırması sunar
    • Ajan çalışırken maliyet göstergesi birikerek artar
    • Çalıştırma ve oturum bazında sınırlar belirlenebilir; bütçeye ulaşıldığında çalıştırma durdurulur

  • GitHub iş akışı

    • Kişisel PAT ile gerçek GitHub issue'ları işlenebilir
    • Worktree bir commit'e yükseltilebilir veya tek tıkla taslak PR açılabilir
    • Pre-push hook ile ajanların kendi başına yayın yapması engellenir

  • MCP sunucusu

    • kanbots-mcp-server, panoyu Model Context Protocol üzerinden açığa çıkarır
    • Cursor, Claude Desktop veya MCP anlayan araçlar panoyu kullanabilir
    • Pano, başka ajanların kullanabileceği bir araca dönüşür

Uygulama içi iş akışı

  • Autopilot

    • Bir veya daha fazla persona seçilir, paralellik ayarlanır ve otomatik çalıştırma başlatılır
    • En fazla 4 paralel slot persona listesini round-robin ile dolaşır
    • Her slot bir sonraki personayı atomik olarak alır ve ajan, ilerleme sırasında üst düzey issue'ları alt görevlere böler
    • Tamamlandığında veya oturum bütçesine ulaşıldığında durur
    • Örnek ekranda Claude Opus 4.7, medium effort, paralellik 2 ve Product Manager ile Senior Engineer personelerinin seçili olduğu gösterilir

  • Decisions

    • Çalıştırma iş parçacığı tüm tool_use ve tool_result olaylarını gerçek zamanlı stream eder
    • Ajan, yargı gerektiren bir noktada çalıştırmayı durdurur ve numaralandırılmış seçenekler sunar
    • Yanıt giriş kutusu /spec, /review, /split gibi komutları kabul eder
    • Parola sıfırlama token'ı uygulama örneğinde tek kullanımlık JWT, veritabanında saklanan opak token, magic link ve önce trade-off'ları açıklama gibi seçenekler gösterilir
    • Çalıştırma ekranında model, geçen süre, token sayısı, maliyet, durum, öncelik, klasör, worktree, dal, temel dal ve yazar gösterilir

  • Personas

    • Persona, adlandırılmış bir sistem istemi parçasıdır
    • Varsayılan personeler uygulamaya dahildir; kullanıcı yeni personeler yazıp kaydedebilir ve yeniden kullanabilir
    • Özel personeler ilgili makinede yerel olarak saklanır
    • Varsayılan örnekler olarak Product Manager, Senior Engineer, UX Designer, Growth Lead ve Reliability Engineer sunulur

  • Providers

    • Claude Code ve Codex, tek bir AgentCliAdapter arkasında kullanılabilir
    • Mevcut claude /login veya codex login yeniden kullanılır; ek hesap ya da ek anahtar yönetimi gerekmez
    • Her çalıştırmada sağlayıcı değiştirilebilir
    • Codex CLI için codex'in PATH içinde olması gerekir; issue taslağı yazma ve Sentry analizi ise hâlâ Claude üzerinde çalışır
    • Codex oturumu tarayıcıda auth.openai.com açılarak veya OPENAI_API_KEY ortam değişkeni kullanılarak yapılabilir

  • Tasks

    • Yeni görevler hata düzeltme, özellik, refactor, inceleme ve spike şablonları sunar
    • Başlatma biçimi olarak spec-first, oluşturulduktan hemen sonra çalıştırma veya daha sonra kuyruğa alma seçilebilir
    • Başlık, dal ve PR başlığı olarak kullanılır
    • spec-first, /spec çalıştırarak kabul koşullarını netleştirir ve işi onay bekler durumda bırakır
    • Yeni görev, fresh bir worktree oluşturur ve main temel alınarak .kanbots/worktrees/issue-N altında bir dal üretir

  • Chat

    • Workspace hakkında soru sorabileceğiniz genel amaçlı bir ajan sunulur
    • Ajan depo, testler ve git durumunu bilir, soruları yanıtlar
    • Rate limiting olmayan API route'larını bulup /api/login ve /api/signup için rateLimit({ windowMs: 60_000, max: 10 }) ekleme, ardından test yazıp başarıyla geçirme örneği verilir

Autopilot nasıl çalışır

  • Autopilot, issue'ları ve bütçeyi alıp backlog'u kendi kendine güncelleyen bir moddur
  • Orkestratör persona listesini round-robin ile dolaştırır ve en fazla 4 slotu paralel çalıştırır
  • Üst düzey issue'ları alt görevlere böler ve işler yakınsayana ya da maliyet sınırına ulaşılana kadar döngü sürer
  • Örnekte paralellik 4, model opus 4.7, $25.00 oturum bütçesinin $4.27'sinin kullanıldığı ve 14. döngü durumunun gösterildiği belirtilir

  • Persona listesi seçimi

    • Varsayılan personeler kullanılabilir veya kendi sistem istemlerinizi tanımlayıp kaydederek yeniden kullanabilirsiniz
    • Özel personeler makinenizi terk etmez

  • Paralellik ayarı

    • Paralellik 1 ile 4 arasında ayarlanabilir
    • Her slot bir round-robin sayacı üzerinden bir sonraki personayı atomik olarak alır
    • Dört ajan, dört bakış açısı ve dört worktree üzerinde aynı anda çalışabilir

  • Görev bölme

    • Ajan bir görev keşfettiğinde panoda yeni kart oluşturur
    • Sonraki döngüler bu yeni kartları alır; backlog orkestratör altında büyüyüp küçülür

  • Bütçe veya tamamlanma durumunda durdurma

    • Oturum bazlı maliyet bütçesi toplam harcamayı sınırlar
    • Durdur düğmesi üst çalıştırmayı ve tüm alt çalıştırmaları sonlandırır
    • Devam eden çalıştırmalar mevcut iterasyonu temiz şekilde tamamlar

QA modu

  • QA modu, worktree içinde typecheck, tests, lint, build ve e2e çalıştırır
  • Gerekirse geliştirme sunucusunu başlatıp izleyebilir
  • Başarısız olan her kontrol için türetilmiş alt issue'larda düzeltme çalıştırmaları atar
  • Kontroller geçene kadar bunu tekrarlar

Sunum biçimi ve kapanış

  • OSS masaüstü uygulaması ücretsiz, MIT lisanslı ve hesap gerektirmeyen şekilde sunulur
  • Tüm ajan çalıştırmalarını Kanban üzerinde görünür, karar verilebilir ve izole hale getiren akış vurgulanır
  • Ekibin panoyu paylaşması gerektiğinde Cloud'a geçilebilir
  • İndirme biçimleri macOS .dmg, Windows .exe, Linux .AppImage / .tar.xz şeklindedir

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 8 시간 전
Hacker News yorumları

  • İnsanların gece boyunca çalışmış bir ajanın çıktısını nasıl karşıladığını hâlâ merak ediyorum
    Kişisel yan proje depolarımda bile 30 dakika planlayıp 30 dakika uygulamanın sonucu gözden geçirmek için fazla büyük geliyor. 5 dakika kadar geçince, kod akarken bile bazen AI'ye yeniden yapmasını söylüyorum

    • Son dönemde anlatı, AI'nın kodun tamamını ya da çoğunu yazdığı yönüne odaklanıyor ama gerçekte insanın gözden geçirdiği kod oranı insanların fark ettiğinden ya da kabul ettiğinden çok daha hızlı biçimde sıfıra yaklaşıyor olabilir
    • Bu tür ajan faaliyetlerinin büyük kısmı, daha önce üretileni gözden geçirmek ve inceleme aşamasında masaya gelecek sonucun bir ölçüde öngörülebilir olmasını sağlamak için kısıtları zorla uygulamak oluyor
      Bana göre güçlü bir dosya yapısı da yardımcı oluyor. Az önce üretilmiş 3.000 satırlık bir dosyayı gözden geçirmek en kötüsü; böyle bir çıktıyı ne insandan ne makineden almak isterim. Uygun yerlere dağılmış birden çok dosya olunca bilişsel yük azalıyor
      Bazen ajanla konuşarak birlikte gözden geçiriyorum. Mesela önce hangi dosyanın incelenmesi en kritik diye soruyorum
      Değişiklikleri “LGTM” yığınına stage etmeyi seviyorum. Sonra düzeltme gerekirse ajana “stage edilmemiş değişiklikleri gözden geçir; burada bunu farklı yapmanı isterdim” diyorum
    • Kimse kod incelemiyor. Yöneticiler de bizim kod incelememizi istemiyor; çünkü darboğaz oluyor
      Bir şey yanlış giderse, yani bug çıkarsa, o anda düzeltiliyor. Yazılım mühendisliği için çok üzücü bir dönem. Sektörümüzde bir zamanlar mühendislik diye bir şey varsa bile artık büyük ölçüde kayboldu; onun yerine “bug ekleme” ya da “sen kiracı değil, sahibisin” gibi skills dosyaları yazarak kabaca tahmin yürütüyoruz
      Harcanan emek seviyesi düşük ve belirlenimcilik de çok düşük. GitHub gibi büyük uygulamalar AI çöpü yüzünden sürekli geriye gidiyor; daha az bilinen sistemlerde de bunu daha sık görüyorum. Bizim şirkette ya da kullandığımız diğer SaaS'larda da durum aynı
      Ürün yöneticileri zaten hiçbir zaman kodla ilgilenmiyordu; mühendislik yöneticileri de mühendis oldukları zamanki kadar ilgilenmiyor. Direktörler kodu hiç umursamıyor, CTO ise artık kodun nasıl göründüğünü bile bilmiyor
      Zincirin en son halkası biziz ve iyi sistemlerin iyi kod üzerine kurulduğunu derinden bildiğimiz için iyi yazılmış, bakımı yapılabilir kodla gurur duyuyorduk. Ama şimdi kendimizi riske atıyoruz ve artık koda önem vermeyen taraf bizzat mühendisler olarak biziz; AI da bu sorunu büyütüyor
    • Genelde Claude gece boyunca çalıştıktan sonra geriye yaklaşık 500 satır kod kalmasını hedefliyorum
      Zamanın çoğu farklı yaklaşımları deneyip özetlemeye, sonra da benim inceleyip düzeltebileceğim nispeten küçük bir fark üretmeye gidiyor
    • Ben de aynı şeyi merak ediyorum. Bunu gerçekten iyi kullanan insanlardan genelde duyduğum cevap, koda bakmadıkları, en azından ayrıntılı bakmadıkları yönünde
      Benim durumumda ise ajanın ürettiği sonuçta neredeyse her zaman bir şeyleri elden geçiriyorum. Bu kontrolü bırakmam gerekip gerekmediğini düşünüyorum

  • Bu, çoğu projede kodlama ajanlarını yönetirken kullandığım Vibe Kanban'ı(https://vibekanban.com/) hatırlattı
    Ne yazık ki Vibe Kanban geliştiricileri, gelir elde etme yolu görmedikleri için projeye yatırım yapmayı bıraktı. Açık kaynak olduğu için yerelde çalıştırabilir ya da fork edebilirsiniz ama geliştirme durdu ve hâlâ düzeltilmesi gereken can sıkıcı bug'lar var. Benim de kişisel olarak bakımını üstlenecek vaktim yok
    Vibe Kanban için memnuniyetle para verirdim; buna üzüldüm. Yalnız ücretli plan özelliklerine ihtiyacım yoktu. Geriye dönüp bakınca belki de yine de ödemeliydim
    Kanbots'u da deneyeceğim. Vibe Kanban'ın özelliklerini açıkça kopyalamasında sakınca görmüyorum. Özellikle uzaktan destek ve “Open in VS Code” düğmesi benim için kritik. Bende bu düğme, uzak VSCode sunucusunu işaret eden yerel VSCode istemcisini açıyor

    • Vibe Kanban, kullanışlı özellikler açısından gerçekten bir hazine sandığı
      Son 1-2 haftadır yeni aracı VK ile özellik eşitliği seviyesine çıkarmak ve üstüne ek iyileştirmeler koymak için çalışıyorum. Vibe Kanban Discord'unda da birkaç ekran görüntüsü paylaştım. Yayına hazır olduğunda umarım sizin kullanım senaryonuza da iyi uyar
      Aracım hem Kanban panosu hem de ajan çalışma alanı tarafında VK'dan daha iyi özellikleri hedefliyor; ayrıca masaüstü pencere yönetimi, eklentiler, tarayıcı içinde VSCode entegrasyonu ve htmx benzeri sunucu taraflı render edilen bir UI gibi ek sistemler de içeriyor
      Uzaktan erişim yaklaşımı da farklı. Dizüstünde bir web sunucusu açıp uzak kodlama ajanına erişmek yerine, OpenClaw gibi her şeyi host edip tarayıcıdan uzak masaüstü arayüzüne erişiyorsunuz

  • “Önce yerel, sunucu yok. Her şey depo yanında .kanbots/ içinde: SQLite veritabanı, ayarlar, worktree'ler. Bulut hesabı yok, telemetry yok, HTTP sunucusu yok. Bu açık kaynak masaüstü sürümü” olması, böyle bir aracı değerlendirmeye almak için asgari koşul

    • “Böyle bir araç” derken neyi kastettiğinizi anlamadım
      AI ajan türündeyse, herhangi bir ürün yöneticisinin bir saat kadar konuşarak Jira ile herhangi bir ajan döngüsünü entegre edebilmesini beklerim
      Jira, Trello, Linear ve Basecamp'in hepsinin API'leri var; ajanların kullanabileceği bir CLI da muhtemelen vardır. Bir iş başladığında ticket'ın checkout edilmesi, talimatları içermesi ve bitince DONE'a taşınması gerektiğini anlatmak için geliştiriciye ya da SaaS'a ihtiyaç olmamalı
    • Sayfada, yerelde kullansanız bile bu özelliğin çalışması için bulut hesabıyla giriş gerektiği yazıyor; bu yüzden denememeye karar verdim
      Dürüst olmak gerekirse havalı görünüyor. Ama zaten havalı görünen epey araç var

  • Aslında “Kanban” kelimesi, Toyota'nın kart sistemini tanımlamak için kullandığı bir terimdi ve bu sistem aynı anda fazla iş alınmasını engellemek ve işi görünür kılmak gibi birkaç önemli amaca hizmet ediyordu
    Genel olarak Kanban, kusurların akıştan geçmesini engellemek için iş akışını yönetmekte kullanılıyordu
    Ama bu araç daha çok “akla gelen her işi olabildiğince paralel üretilecek şekilde sisteme itmek” gibi görünüyor. Ne kaliteli çıktının akışını yönetiyor ne de işi sınırlıyor. Sadece her şeyi ajanlara verip token'ları çılgınca yakıyor
    Buna “Kanban” denmesi gerçekten sinir bozucu. Bir tür kutsala saygısızlık gibi geliyor

  • Ajanları gözetimsiz çalıştırmayı denediğimde başarıdan çok hayal kırıklığı yaşadım
    Teknolojinin eninde sonunda oraya varacağına inanıyorum ama şu an her ajan için ayrı bir IDE gerekiyor ve işleri birleştirmek de zahmetli

  • En yeni açık kaynak projemi paylaşıyorum. Paralel ajanlar içeren bir Kanban panosu
    Daha fazla özellikle geliştirmeye çalışıyorum; ister kod katkısı ister fikir olsun, depoya katkı sağlarsanız memnun olurum

    • Güzel iş. Daha önce mevcut bir Jira projesinde iş akışlarına göre sınıflandırıp kendi ajanlarımızın Kanban'ı çevirmesini denemiştim; bugün HN'de bu projeyi görmek hoşuma gitti
      Nereye gittiğini takip etmek keyifli olacak gibi görünüyor
    • Stripe geliştirici blogundaki minions yazısına da bakmalısınız. Yön olarak benzer görünüyor

  • Bu temelde Windsurf'ün yaptığı şey değil mi? Sonuçta tüm bu UI'ler ajanların üstüne eklenmiş birer süs sadece
    [0] https://windsurf.com/blog/windsurf-2-0

    • Kanban panosundan ajanlara iş devrini kolaylaştıran birkaç uygulama var
      Benim için daha insan müdahaleli bir akış gerekliydi. Değişiklik setlerini düzgün göremeden ve yön değiştirme fırsatı bulamadan işi ajana devretmek bana uymuyor
      https://www.agentkanban.io uzantı aracılığıyla iş panosunu ve VS Code içindeki GitHub Copilot Chat'i bağlıyor; böylece hem görev yönetimi hem de sohbetten göreve uzanan bağlam yakalama elde ediliyor. Bu sayede VS Code gibi üst düzey yürütme ortamının avantajlarını ve görev/proje yönetimi özelliklerini birlikte kullanabiliyorsunuz
    • Burada sorunun ne olduğunu göremiyorum. Bir sorun mu var?
      Linear da doğrudan bu yönde çalışıyor
    • Windsurf açık kaynak mı?

  • Bu tür araçlarda anlamadığım kısım, farklı worktree'lerin altyapı ayağa kaldırma işini nasıl yönettikleri
    Örneğin bir web uygulamanız varsa her worktree kendi altyapısını başlatabilmeli ve her birine kendine özgü bir yerel URL'den erişilebilmeli. Ancak o zaman her worktree'deki değişiklikleri yerelde görebilir ya da agent-browser benzeri bir şeyle ajanın görsel kontrolleri otomatikleştirmesini sağlayabilirsiniz
    Şu anda altyapı için Docker kullanıyorum ve her servis kendi container'ında çalışıyor. ./app worktree create worktreename diye bir script'im var; bu script “worktreename” worktree'sini oluşturuyor, ardından “WORKTREENAME” gibi bir önekle tüm Docker altyapısını ayağa kaldırıyor. Böylece tüm URL'lere worktreename.myapp.test üzerinden erişilebiliyor, ana worktree ise doğrudan myapp.test kullanıyor
    Şimdilik iyi çalışıyor ama bu uygulamalardan biri bu kavramla uyumlu olursa ona geçebilmek güzel olurdu

    • İş yerinde aynı sorun vardı; bu yüzden CC'den worktree oluşturup silen ve listeleyen son derece basit bir bun CLI aracı yapmasını istedim
      Bu CLI, .env dosyasına ilgili worktree için URL ve veritabanını dolduruyor ve Vercel'in açık kaynak paketi portless ile benzersiz portta bir geliştirme sunucusu başlatıyor. Böylece worktree başına bir URL elde ediyoruz
    • emdash.sh'ye bakabilirsiniz. Her iş kendi worktree'sini açıyor ve önceden tanımlı ortam değişkenleri enjekte ediliyor
      Buna, 10 portluk bir aralık içinde benzersiz bir port olan EMDASH_PORT da dahil. Tek bir monorepo içinde birden çok servis çalıştırırken çok kullanışlı
    • Worktree oluşturup kaldıran shell script'leri kullanıyorum
      Shell script'i, mevcut tüm worktree'lerde kullanılmayan benzersiz bir port buluyor ve worktree oluşturulurken yerel .env içine atıyor. Worktree merge edilip kaldırılınca port da serbest bırakılıyor
      Worktree'ye özel olmayan secret'ları yerel .env'de tutmuyor, shell üzerinden enjekte ediyorum
      Açıkçası geliştirme işlerini otomatikleştirmek için böyle yerel script'ler yazmak çok kolaydı ve diğer tüm CLI araçlarıyla da iyi birleşiyor. Bu yüzden hâlâ bir GUI uygulaması denemedim. İstediğim şekilde çalışan bu özelleştirilmiş yerel kurulumla rekabet edebilir mi emin değilim
    • Sadece direnv kullanmak yetmez mi? Yerel sayfayı host eden portu ayarlamanız gerekir ama worktree adına dayalı bir hash ile N=mod(...) alıp port=default_port+N yapabilirsiniz
      Claude'a bunu ayarlamasını söyleyin. Tek bir prompt ile halleder

  • “‘kanbots’ hasarlı olduğu için açılamıyor. Çöp Kutusu'na taşımanız gerekir”
    vibe coding yazılımı ile ilk karşılaşmada görülebilecek kadar uygun bir hata

  • Bu sadece vibe-kanban değil mi?
    https://github.com/BloopAI/vibe-kanban

    • Rakipler olabilir
    • Kelimenin tam anlamıyla Bloop'ta barındırılıyor. Orijinali Bloop yapmış