Live Git: Yerel Claude Code'un (yapay zeka ajanı) uzak GPU sunucusunu doğrudan yönetmesini sağlayan uzaktan geliştirme CLI aracı

Uzak GPU sunucularında veya laboratuvar makinelerinde çalışırken yaşanan kronik sıkıntıları çözmek için geliştirdiğim Go tabanlı, tek ikili dosyadan oluşan uzaktan geliştirme CLI aracı Live Git'i (lg) açık kaynak olarak yayımlıyorum.
Live Git, büyük GPU sunucularının kaynakları sanki MacBook'unuza takılıymış gibi bir deneyim yaşamanıza yardımcı olur.

Mevcut VS Code Remote'un (IDE'ye bağımlı ve yerel yapay zeka ajanı erişimi yok), rsync döngülerinin (büyük depolarda yavaş ve manuel yönetim gerektiriyor) ya da basit SSH Multiplexing'in sınırlarını, FUSE tabanlı Lazy Loading mount ile önbelleğe alınmış SSH tünellemeyi birleştirerek aştık.

Temel işlevler ve özellikler

• Command Remoting (lg <cmd>): Yerelde bir komut yazdığınızda, önbelleğe alınmış SSH oturumu üzerinden uzak GPU'da anında çalıştırılır; renkli çıktı, ilerleme çubukları, Ctrl+C ve Exit Code yerel terminale gerçek zamanlı olarak stream edilir. (Duo/2FA doğrulaması için lg connect'i günde yalnızca bir kez yapmanız yeterli; tünelleme 10 saat boyunca korunur.)

• File Browsing (lg shell): FUSE tabanlı olarak uzak depoyu yerelde mount eder (macFuse kurulumu gerekir). 100 GB'ı aşan büyük depolarda bile meta verileri anında getirip yerel Editor'de (yerel dosya gezgini, VS Code, Vim vb.) hemen açabilirsiniz; dosyalar açıldığında Lazy loading ile yüklenir ve değişiklikler journaling sistemi üzerinden gerçek zamanlı senkronize edilir.

• Detached Jobs (lg run -d): Dizüstü bilgisayarın uyku moduna geçmesinden veya ağ bağlantısının kesilmesinden bağımsız olarak, uzak sunucuda 3 günlük bir model eğitimini arka planda güvenle çalıştırabilir ve daha sonra lg logs -f <id> ile çıktıyı istediğiniz zaman kaldığınız yerden izleyebilirsiniz.

• AI Agent-Native: Bu aracı yapmanın gerçek nedeni
  Son dönemde Claude Code veya Codex gibi yapay zeka kodlama ajanlarını kullanan geliştiricilerin sayısı artıyor; ancak mevcut araçlar, ajanların uzak GPU altyapısını doğrudan yönetmesini zorlaştırıyordu.

lg init ile ilk kez çalıştırdığınızda, proje kökünde ajan için bir yönerge dosyası olan AGENTS.md (CLAUDE.md ve insanlar için GUIDE.md dahil) otomatik olarak oluşturulur. Ajan bu kılavuzu okuyup "dizüstü bilgisayar-uzak sunucu arasındaki ortam ayrımını" eksiksiz şekilde anlar; böylece uzak sunucudaki dosyaları güvenle değiştirebilir, GPU ortamında test/eğitim komutlarını doğrudan çalıştırabilir ve kendi kendine iterasyon yapabilir. Gerçek kullanım deneyiminde şaşırtıcı olan, yapay zeka ajanının lg'yi son derece iyi kullanmasıdır. Ajanlar lg sayesinde, sanki sunucu tarafında çalışıyormuş gibi sunucu kaynaklarını doğal biçimde kullanır. Kod değişiklikleri doğrudan mount edilmiş yerel dosyalarda yapılır; büyük dosyalarda ise komutlar aracılığıyla sunucuda doğrudan düzenleme yapılır; bazı küçük Python kodları yerel cihazda çalıştırılır ve ajan, kendi değerlendirmesine göre lg'yi esnek biçimde kullanır.

Kurulum ve başlama
Bağımlılık veya derleyici kurulumu gerektirmeden tek bir statik ikili dosya olarak çalışır.
GitHub deposunda belirtildiği gibi Homebrew tap ile kurduktan sonra, terminalde lg komutuyla çalıştırabilirsiniz.
İlk kurulum için boş bir dizinde lg init komutunu girip, terminalin istediği şekilde sunucu adresi vb. bilgileri girmeniz yeterlidir; hemen kullanmaya başlayabilirsiniz.