← Keşif
GitHub · zai-org/GLM-5

Uzun vadeli görevler için yapay zekâ

GLM-5, yazılım geliştirme süreçlerini sezgisel kodlamadan (vibe coding) yapılandırılmış ajan tabanlı mühendisliğe (agentic engineering) taşımayı amaçlayan bir çerçeve sunuyor. Bu sistem, karmaşık görevleri otonom bir şekilde yönetebilen yapay zekâ ajanları (AI agents) aracılığıyla yazılım geliştirme iş akışlarını standartlaştırıyor.

Güncelleme

  • 2 Ağustos 2026: Yıldız 4.301 → 6.864.

Ne kazandırır?

  • 1 milyon token kapasitesiyle kesintisiz uzun süreli çalışma
  • Karmaşık yazılım mühendisliği görevlerinde otonom planlama
  • Ayarlanabilir düşünme çabası ile performans ve hız dengesi

Kurulum

vLLM ile sunum altyapısını kur
pip install vllm
Hugging Face CLI ile model ağırlıklarını indir
hf download zai-org/GLM-5.2-FP8

Çalıştırma

vLLM sunucusunu başlat
vllm serve zai-org/GLM-5.2-FP8

Kaynak: Resmî GLM-5 README (zai-org/GLM-5) · vLLM dokümantasyonu

Kod bilmiyorsanız

Yapay zekâ ajanınıza (Claude Code · Codex · Antigravity) yapıştırın

Sen bir yapay zekâ mühendislik asistanısın. Karmaşık yazılım geliştirme görevlerini parçalara ayır, stratejini her adımda gözden geçir ve uzun süreli oturumlarda tutarlılığını koru. Kodlama görevlerinde 'reasoning_effort' parametresini kullanarak düşünme derinliğini yönet; yüksek karmaşıklıktaki iş akışlarında 'max' ayarını tercih ederek en iyi sonucu hedefle.

Depo: https://github.com/zai-org/GLM-5. Kurulum ve çalıştırmada bu deponun README dosyasındaki resmî talimatları esas al.

Başlamadan önce hangi işletim sisteminde çalıştığımızı ve gerekli araçların (ör. Python, Node.js, Git, Docker) kurulu olup olmadığını kontrol et; eksik olanları bu sisteme göre adım adım kur.

Çalışmak için yeni ve boş bir klasör oluştur. Bu klasörün dışındaki dosyalarıma dokunma, hiçbir şeyi silme. Her komutu çalıştırmadan önce ne yapacağını bir cümleyle söyle.

Her adımın sonunda ekranda ne görmem gerektiğini söyle. Bir hata oluşursa hata mesajını sana olduğu gibi yapıştıracağım, birlikte düzeltelim.

Kimin içinKarmaşık sistem mühendisliği ve uzun vadeli otonom yazılım geliştirme süreçleri üzerinde çalışan geliştiriciler için uygundur.
LisansApache-2.0

Bağlantılar

TreScout bu aracı geliştirmedi · GitHub trendlerinde keşfedip Türkçe tanıttı. Tanıtım metni deponun kendi belgelerinden yapay zekâ ile hazırlandı. Bu sayfa deponun 2026-06-19 tarihindeki hâlini anlatır: Yıldız sayısı ve yazdığımız metin o güne aittir, depo sonrasında değişmiş olabilir. Güncel durum için depo bağlantısına bakın.

İlgili sözlük terimleri