ZCode: GLM-5.2 için resmi harness

 (zcode.z.ai)
1 puan yazan GN⁺ 5 시간 전 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • ZCode, geliştirme araçları ile yapay zeka ajanlarını bir araya getirerek planlama, kodlama, inceleme ve dağıtımı tek bir akışta ele almayı hedefleyen GLM-5.2 resmi harness’idir
  • ZCode 3.0, GLM-5.2 optimizasyonu ve çoklu ajan iş birliğindeki iyileştirmeleri öne çıkarıyor; çıkarım ve kodlama işleri genelinde GLM ile entegrasyonu vurguluyor
  • Örnek görev, tarayıcı tabanlı bir Gomoku AI oyununu sıfırdan oluşturuyor; index.html, app.js, styles.css üretildikten sonra node --check app.js doğrulamasını da geçiyor
  • Planlar Lite $16.2/ay, Pro $64.8/ay, Max $144/ay olarak sunuluyor; nihai fiyat ve avantajlar z.ai üzerinden kontrol edilmeli
  • macOS, Windows ve Linux için kurulum dosyaları sağlanıyor; Linux Beta olarak işaretlenmiş x64 ve ARM64 .deb ile AppImage seçeneklerine sahip

GLM-5.2’ye uyarlanmış geliştirme harness’i

  • ZCode, yapay zeka ajanlarını mevcut geliştirme araçlarıyla birleştirerek planlama, kodlama, inceleme ve dağıtımın daha kesintisiz ilerlemesine yardımcı olan bir araçtır
  • Ürün konumlandırması “Simple, Fast, Vibe‑Ready” şeklindedir ve GLM-5.2 resmi harness’i olarak tanıtılır
  • ZCode 3.0, GLM-5.2’ye göre optimize edilmiştir ve çoklu ajan iş birliği iyileştirmelerini başlıca değişiklik olarak öne çıkarır

İş akışı örneği

  • Örnek görev listesinde gomoku-ai, zcode-website, zcode-desktop, release-bot yer alır
  • gomoku-ai, akıllı Gomoku, yani beştaş oyunu oluşturmaya yönelik bir görevdir
    • Oyuncu akıllı algoritma ile karşılaşır
    • Stratejik hamleler yapma ve kazanma koşullarını doğru şekilde algılama işlevleri hedeflenir
  • Görev günlüklerine göre mevcut depo boş ya da neredeyse boş olduğundan, uygulama sıfırdan oluşturulan bir akışla ilerler
    • git status --short komutunun çalıştırılması, geçerli dizinin bir Git deposu olmadığına dair hata döndürür
    • Ardından index.html, app.js, styles.css dosyaları yazılır

Gomoku uygulama sonucu

  • Tamamlanan örnek, bağımsız çalışan tarayıcı tabanlı bir Gomoku oyunudur
    • 15×15 tahta render eder
    • Oyuncu siyah taş koyabilir
    • Dört yönde galibiyeti algılar
    • Kazanma çizgisini vurgular
    • Sırayı ve hamle sayısını takip eder
    • Oyunu yeniden başlatmayı destekler
  • AI hamlelerini rastgele değil, sezgisel yöntemle seçer
    • Çevredeki aday hamleleri tarar
    • Kendisi için avantajlı saldırı örüntülerini puanlar
    • Oyuncunun tehditlerini engelleyen savunma hamlelerini puanlar
    • Merkez tercihine ek puan verir
    • En güçlü hamleyi seçer
  • İsteğe bağlı olarak AI focus area bindirmesi açılıp AI’ın değerlendirdiği güçlü aday noktalar görülebilir
  • Doğrulama aşamasında node --check app.js başarılı olur
  • Etkileşimli tarayıcı çalıştırması yapılmamıştır; kalan adım index.html dosyasını tarayıcıda açıp oynamaktır

Uzun süreli işler ve harici kontrol

  • ZCode, uzun süreli işler için Goals özelliği sunar
    • Karmaşık görevlerde sürekli planlama, yürütme ve doğrulamayı yönetir
  • Bot control özelliğiyle ZCode, WeChat, Feishu ve Telegram üzerinden başlatılıp ayarlanabilir
  • GLM-5.2 ile entegrasyon, çıkarım, kodlama ve çoklu ajan iş birliği genelinde optimize edilmiştir

Planlar ve indirme

  • GLM Coding Plan üç plan sunar
    • Lite: hafif işler için, $16.2/ay, temel kullanım dahil
    • Pro: profesyonel işler için, $64.8/ay, Lite’ın 5 katı kullanım dahil
    • Max: yüksek kullanımlı işler için, $144/ay, Lite’ın 20 katı kullanım dahil
  • Fiyatlar ve plan avantajları değişebilir; nihai ayrıntılar z.ai üzerinden kontrol edilmelidir
  • All Downloads, platforma göre kurulum dosyaları sağlar
    • macOS: Apple Silicon .dmg v3.2.2, Intel .dmg v3.2.2
    • Windows: 64-bit .exe v3.2.2, ARM64 .exe v3.2.2
    • Linux: Beta olarak işaretlenmiş x64 .deb, x64 AppImage, ARM64 .deb, ARM64 AppImage v3.2.2

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 5 시간 전
Hacker News görüşleri

  • Açık kaynak olmaması biraz şaşırttı. Mimo Code https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Code ile karşılaştırılıyor. Mimo CLI, bu ise bir masaüstü uygulaması; fark bu

    • Bir masaüstü uygulamasıyla ne yapacağımı da bilmiyorum. Bunlar headless VM üzerinde çalıştırılır ve gerekirse --dangerously-skip-permissions gibi seçenekler eklenebilmelidir. O bayrak olmasa bile masaüstümde/dizüstümde buna güvenmem
    • CLI olmasının nedeni, opencode masaüstü kodunun çıkarılmış olması. opencode’un Go/Zen model sağlayıcısı da birlikte çıkarılmış
      Tahminimce çok sayıda string değiştirme yapıp hızlıca birinci taraf sağlayıcı gibi görünmesini istemişler. Yine de opencode’u genel bir sağlayıcı olarak yeniden ekleyebilirlerdi
    • Pek de şaşırtıcı değil. Harness, temel model kadar önemli hale geliyor. Sadece harness ile benchmark sonuçlarını neredeyse 2 kat iyileştiren örnekler de oldu
      Harness hızla “modelin” kendisinin çekirdek bileşeni haline geliyor gibi görünüyor. Gelir fırsatı gören bir şirketin harness’i kapalı tutması hiç de garip değil
    • Bazı kullanıcı isteklerini Anthropic’e gönderip kendi modelleri için işlem verisi topluyor da olabilirler. Öyleyse gizlemek istedikleri istek izleyicileri eklemeleri gerekebilir
    • Anthropic, Claude damıtımı konusunda ciddi endişe dile getiriyorsa ve harness’in bir hendek olduğunu da düşünüyorlarsa, karşı tarafın da ne kadar iyi olduklarını ve yaklaşımlarını açık etmemeye çalışması çok şaşırtıcı değil

  • Z.ai, neredeyse tüm popüler CLI tabanlı ajanlarla entegrasyonu belgelemiş: https://docs.z.ai/devpack/tool/others
    Zaten terminal UI kodlama ajanlarına alışkınsanız masaüstü ajana ihtiyacınız yoktur. Yine de Codex App/Claude App UI tarzını tercih edenler için olması güzel

    • Buradaki teşvik muhtemelen daha fazla token. Kendi harness’lerini kullanınca limitlerin daha cömert olduğunu hatırlıyorum
    • GLM 5.2’yi OpenCode’da kullanıyorum ve Docker konteyneri içinde CodeNomad’ı web tabanlı GUI olarak bağlayıp çalıştırıyorum. Her yerden erişilebiliyor ve Anthropic’in abonelik modeli hariç tüm modeller iyi çalışıyor
    • Z.ai ekibinin ilk günden Linux desteği koymuş olması övgüyü hak ediyor

  • Oldukça hoş görünüyor. OpenCode yerine kullanmak ister miyim emin değilim. OpenCode’un da bir masaüstü uygulaması var ve kişisel olarak onun terminal UI’ını daha çok beğeniyorum. Dürüst olmak gerekirse Claude Code terminal UI’ından bile daha iyi buluyorum. Masaüstü sürümü daha temel ama yeterince iyi: https://opencode.ai/download
    Yine de ZCode, OCR.z.ai, Image.z.ai, Audio.z.ai, AutoClaw ve https://chat.z.ai/ üzerinden bağlanan diğer şeyleri aynı anda çok sayıda çıkarmaları ilginç. Tek bir organizasyonun başarması için epey fazla iş
    Pro coding planını da denedim ama belirli görevleri bitirmek için gereken token sayısını düşününce Opus’tan çok daha büyük bir kota sunuyor gibi görünmüyor. Yine de GLM 5.2’nin kendisi, daha güçlü bir Sonnet benzeri model olarak gayet iyi

    • Onların terminal UI’ı, Claude Code ile karşılaştırınca oldukça ağır ve sık sık çöküyor

  • “Temel kullanım dahil” [1] ya da “standart limitler” [2] gibi ifadeler kullanıp, üst planları o “temel” değerin katları olarak kurgulayan ama asıl temel değerin ne olduğunu açıklamayan şirketlerin bunu böyle geçiştirebilmesi etkileyici
    Temel değer muhtemelen bu ayki kâr marjına göre belirleniyor
    [1]: https://zcode.z.ai/en#:~:text=Base%20usage%20allowance%20inc...
    [2]: https://support.google.com/gemini/answer/16275805?hl=en#:~:t...

    • Uygulamayı çalıştırınca gerçek temel kullanım gösteriliyor. Ama plan adları web sayfasındakilerden farklı
      Start plan: günde 5 milyon token (GLM-5.2 için 3 milyon, GLM-5 Turbo için 2 milyon)
      For individuals: kota +%150, $18.00 USD+, bireysel geliştiriciler için özel Coding Plan kotası
    • Bu gerçekten kötü. Biz mümkün olduğunca şeffaf olmaya çalışıyoruz, burada yayınladık: https://synthetic.new/rate-limits
    • Bu yüzden Avustralya’nın ACCC kurumunu seviyorum. Avustralyalı bir şirket olsaydı bunu böyle geçiştirmelerine izin verilmezdi
    • Ters tepebilecek bir strateji. Öngörülemez araçlar, kötü araçlardan bile daha kötüdür

  • GPT-5.5/Codex’i her gün kullanan biri açısından, zaten ajan kodlaması için ayarlanmış bir kod tabanında GLM-5.2/ZCode’un nasıl kıyaslandığını merak ediyorum

    • GLM 5.2 garip bir aralıkta kalıyor. Evde çalıştırmak için fazla büyük; benzer performanstaki modellere kıyasla pahalı ve yavaş. İyi bir grafik burada var: https://deepswe.datacurve.ai/
      Bu sadece API fiyatlarını karşılaştırıyor. Anthropic ve OpenAI’ın abonelik ürünlerini de katınca kıyas kabul etmez hale geliyor. Codex’in $200 aboneliğinde GPT 5.5 high/xhigh ile haftada 1 milyar token kullanmak bile kolay
      En yüksek performanslı açık ağırlıklı model olması açısından ilginç, ama mevcut pazarda net bir konumu var gibi görünmüyor
    • Özetle GLM, işleri çok daha uzun sürede bitirecek ve karmaşıklığa göre daha fazla token da kullanabilecek
      Yine de çok daha ucuz olduğu için benim için kullanılabilir. Claude deneyimim daha fazla ama Opus 4.1 ile neredeyse aynı seviyede olduğunu düşünüyorum

  • UI açısından Claude Code'dan çok Codex'e daha yakın görünüyor. Aslında Codex'in birebir kopyası

    • Kesinlikle katılıyorum. El simgesi, metin alanının kullanım biçimi ve kenar çubuğu stili de Codex ile 1:1 aynı. Başlık yanıltıcı. Claude Code'a yakın değil
    • Bu yüzden Codex'i kapalı tutmak daha da gülünç görünüyor. Yazılım artık kimsenin hendeği değil. Olduğu gibi bırakılabilir

  • Geliştirme işleri için sağlayıcıyı neredeyse sorunsuz biçimde değiştirebildiğiniz sağlayıcıdan bağımsız terminal UI veya harness kullanan biri var mı merak ediyorum
    “Burada 3 AI sağlayıcısı var; kodlama işleri için bunu, düzyazı yazımı için şunu, görsel üretimi için de bunu kullanıyorum” türünde yerel bir bağlam istiyorum

    • https://opencode.ai/
      OpenCode, kullandığım ilk agent harness'ti ve sevmeye devam ettim. Çeşitli sağlayıcıları yapılandırabiliyorsunuz, açık kaynak ve birden fazla çekirdek katkıcısı da var
      Bir başka seçenek de Pi (Pi agent harness). Hafif bir seçenek olarak harika ve birçok sağlayıcıyı destekliyor. Yerel model sunucuları da kullanılabiliyor
    • Son 6 aydır hem Pi hem OpenCode kullanıyorum ve aynı dönemde kapalı harness'ler olan Claude Code, Codex, Cursor'u hiç açmadım. Şu anda Pi kullanıyorum ve oturumun ortasında istediğim herhangi bir sağlayıcının herhangi bir modeline sorunsuzca geçebiliyorum. Hatta yerelde çalışan bir modeli de işaret edebiliyorum
      İnsanlar bunun ne kadar daha rahat olduğunun pek farkında değil gibi. Claude Code ve Codex'in tamamen vendor lock-in'e dayandığını düşünüyorum
    • Benim yaptığım model yönlendirici role-model ile mümkün. Rol, görev vb. ölçütlere göre yönlendirme yapıyor. Pi için bir uzantısı var; böylece kodlama ajanı rol, yetenek gibi istek metadatalarını belirtebiliyor
      https://github.com/try-works/role-model
    • Henüz denemediyseniz https://pi.dev bir göz atmaya değer
      Aylardır sadece Pi kullanıyorum ve onu genişletiyorum da: https://a.l3x.in/ai. Çoğunlukla GLM-4.7, sonra 5.1, şimdi de 5.2 kullanıyorum ve neredeyse daha fazlasını isteyecek bir şeyim yok
      Hâlâ “Github/Forgejo öncelikli” tabanlı iş akışını cilalıyorum ama şimdiden oldukça memnunum. Çoğu oturum CI/CD işleri olarak çalışıyor, "/pi" yorumu ile tetiklenip PR oluşturuyor ya da PR'a commit push ediyor: https://github.com/shaftoe/pi-coding-agent-action
    • Codex ve Claude Code için bir skill yazdım. Temel worktree'ye bir orchestrator atıyor ve N tane yardımcı worktree'de ne tür AI worker olursa olsun çalışmasına izin veriyor
      Orchestrator, her worktree'de hangi AI istemcisinin çalıştığını bildiği için hangi işi hangi AI'a göndereceğini belirlemek oldukça kolay oluyor
      Her worktree sekmesinde Claude veya Codex çalıştırıyorum. AI terminal UI'larının her biri için biraz talimat da var; örneğin Codex'in izleme yetenekleri Claude Code'a kıyasla daha ilkel olduğu için, Codex worker'a yeni “mail”leri doğru biçimde nasıl izleyeceğine dair ek notlar ekledim
      Temel worktree'deki orchestrator ile çalışırken, orchestrator işleri worker'lara devrediyor ve küçük soruları yanıtlamalarını sağlıyor. Sonuçları yukarı taşıyor ve gerekirse bağlamı toparlamaya da yardımcı oluyor
      Orchestrator ve worker'lar tmp/* altındaki basit bir paylaşımlı dosya sistemi üzerinden iletişim kuruyor ve birlikte büyük ve çeşitli iş yüklerini ele alabiliyorlar
      iTerm2 kullandığım için, orchestrator'ın girdiyi değiştirip göndermesiyle worker'ları “uyandıran” veya terminal UI'ın engellediği işleri (/clear gibi) yaptıran, iTerm2'ye özel Python da ekledim

  • Ucuz token sunan Çinli açık ağırlıklı modelleri seviyorum ama onları yalnızca kişisel projelerde kullanıyorum
    Çin'in fikri mülkiyet ve ticari sır çalma geçmişi var ve Çin mahkemeleri kendi şirketlerini kayırdı. Buna karşılık ABD'de fikri mülkiyet haklarını uygulayabilen güçlü mahkemeler var. Şirketinizin fikri mülkiyetini, ticari sırlarını ve verilerini birkaç ucuz token uğruna riske atmak istiyorsanız Z.ai hizmetlerini kullanabilirsiniz

    • Bu arada Z.AI modelleri Çin dışındaki altyapıda da kullanılabiliyor
    • ABD için de aynısı geçerli

  • Model ile araçların ayrılması, yasama ile yargının ayrılması kadar önemli. Gerçekten açık kaynak olmayan araçlar ya da harness'ler doğrudan görmezden gelinmeli. Bunlar yavaş yavaş hayatınıza sızıp sonunda vendor lock-in ile boğazınızı sıkıyor

  • Kapalı kaynaklı Çin ajan sistemlerine güvenmenin zor olduğunu düşünüyorum.
    Esasen tüm kullanıcı yetkilerine sahip bir kara kutu oldukları için, tüm sistemi Çin’e ait sunuculara teslim etmek anlamına geliyor. OpenCode ve GLM sağlayıcısını kullanırsanız en azından hangi dosyaların okunduğunu, hangi dosyaların düzenlendiğini ve hangi komutların çalıştırıldığını izleyebilirsiniz.
    Üstelik Çin Ulusal İstihbarat Yasası, şirketleri devlet istihbarat kurumları ve karşı istihbarat faaliyetleriyle iş birliği yapmaya hukuken zorunlu kılıyor [0]. Bunu kurumsal iş istasyonlarına kurduysanız ve şirketiniz yeterince büyükse, gözetlenme ihtimali sadece bir risk değil, neredeyse kesinliğe yakın bir durumdur.
    [0]: https://en.wikipedia.org/wiki/National_Intelligence_Law_of_t...

  • Katılıyorum. ABD’li rakiplere güvenmek de aynı derecede zor. Bence burada çözüm açık kaynak.

  • En azından model ağırlıkları açık. Ben Amerikalı değilim; bu yüzden mümkün olan her açıdan bu taraf bana çok daha güvenilir geliyor.
    ABD istihbarat kurumlarından iyi niyetliymiş gibi söz ediliyor ama en azından benim için hiç de öyle değiller.

  • ABD’li sağlayıcılar da tamamen aynı.

  • Opencode altında container içinde çalıştırabilirsiniz. Gayet iyi çalışıyor, ben hatta Pro plana da yükselttim (ayda yaklaşık 60 $). Container içinde kullanmak isterseniz profilimdeki projede bilgi var. O kodların tamamı açık kaynak ve kendi işlerimde ihtiyaç duyduğum için yaptım. Başka sayısız yöntem de vardır.
    Ama şirket hangi ülkede olursa olsun, herhangi bir ajanı bare metal üzerinde çalıştırmaya kesinlikle karşıyım. Makalemde de bu noktayı doğrudan ve tekrar tekrar ele alıyorum.
    Yakın zamanda neden çok az yıldızı olan bir yazılımı çalıştırdığımı sorgulayan biri olmuştu; o mantık için pek söyleyecek bir şeyim yok. On binlerce kullanıcıyı kaldıran sistemler tasarlayıp kurdum. Oyuncak yapmıyorum. Bir şeyleri kurma biçimim alışıldık değil ve başkalarına da beni taklit etmelerini önermiyorum, ama bana uyuyor ve karmaşık sistemlerle başa çıkma biçimime de uyuyor.
    Kullanıp kullanmamak size kalmış, ama sağlam bir gerekçe olmadan sataşacaksanız karşılık almayı da göze almalısınız. Kariyerim boyunca çok hata yaptım ve sorumluluk almanın gelişim için önemli olduğunu düşünüyorum. Geçerli ve somut eleştirilerle gelen biri olursa, kodumu kullanması için onunla memnuniyetle birlikte çalışırım.

  • Bu yüzden Deepseek ile birlikte Reasonix kullanmayı seviyorum. Cache’e denk geldiğinde istekler fiilen ücretsiz oluyor ve bu yol da Digital Ocean veya Cloudflare gibi sübvanse edilmeyen ABD’li sağlayıcılar üzerinden geçiyor.