Understand Anything: yapay zekânın yazdığı kodu haritaya çevirmek

OdiePT notunda yazmıştım: kodu ben yazmıyorum, yapay zekâ ajanları yazıyor. Bunun bir yan etkisi var. Birkaç ay sonra elimde yüzlerce dosyalık bir proje oluyor ve ben hangi dosyanın ne iş yaptığını, neyin neye bağlı olduğunu bilmiyorum. Proje benim ama şeklini en az ben biliyorum.

Ajan bana anlatabiliyor elbette. Ama o zaman ajanın anlattığıyla yetinmek zorundayım. Understand Anything bu boşluk için yazılmış bir araç: projenin haritasını çıkarıp önüme koyuyor.

Ne bu araç?

Claude Code'a eklenen ücretsiz bir eklenti (plugin). MIT lisanslı, açık kaynak; geliştiricisi Egonex. Codex ve GitHub Copilot için de sürümü var. Ben 2.9.8 sürümünü kullandım.

Kurulumu iki satır; Claude Code'un içine yazılıyor:

/plugin marketplace add Egonex-AI/Understand-Anything
/plugin install understand-anything

Sonra projenin klasöründe /understand yazıyorsun. Bitince /understand-dashboard tarayıcıda etkileşimli bir pano açıyor.

Ne çıkarıyor?

Birden fazla ajan projeyi baştan sona tarıyor ve dört şey üretiyor:

• Katmanlar. Her dosyayı tam olarak bir katmana koyuyor: sayfalar, ortak bileşenler, hesap mantığı, testler gibi. Katmanları kendisi buluyor, ben söylemiyorum.
• Bağlar. Hangi dosya hangisini kullanıyor, hangi fonksiyon nereden çağrılıyor, hangi test neyi kontrol ediyor. Her dosya ve fonksiyon için tek cümlelik bir özet.
• Merkez dosyalar. En çok bağ alan dosyalar. Projenin ağırlık merkezi; burada yapılan bir değişiklik her yeri etkiler.
• Tur. Projeyi hiç bilmeyen birine anlatan 14-15 adımlık rehberli gezi: hangi dosyadan başlanır, sonra nereye bakılır.

Sonuç projenin içinde bir dosyada duruyor. Proje git ile tutuluyorsa sonraki çalıştırmada yalnız değişen dosyaları yeniden analiz ediyor. Özetler Türkçe de çıkabiliyor; ilk çalıştırmada konuştuğun dili algılayıp soruyor.

Üç projede ne gördüm?

Aynı gece üç projede çalıştırdım: bu site, video motorumuz Örs ve ofisteki arşiv sunucusunun yazılımı.

Bu site. Araçların hesap mantığının sayfalardan tamamen ayrı ve testli olduğunu biliyordum; harita bunu doğruladı. Testlerin en sık dokunduğu katman araç hesapları. Noise testi aracı en kendi içine kapalı grup çıktı: bağlarının büyük kısmı kendi klasörünün içinde. Bir de hiçbir şeye bağlı olmayan üç dosya buldu: eski bir betik, bir araştırma notu ve bir ayar dosyası. Temizlik listesi hazır.

Örs, video motorumuz. Ayrı bir notta anlattığım motor. Harita, neredeyse bütün sahnelerin tek bir çalışma zamanı dosyasına dayandığını gösterdi: sahnelerden motor kitlerine 151 bağ var. Bu bilgi önemli. O dosyada yapılan bir değişiklik her videoyu etkiliyor; oraya dokunmadan önce eski videoları yeniden render edip karşılaştırmak gerekiyor.

Ofisteki arşiv sunucusu. NAS notunda anlattığım sunucunun pano, televizyon ve bildirim yazılımı. En kalabalık katman operasyon ve teşhis betikleri çıktı; aylar içinde biriken küçük bakım betikleri. Haritayı çıkarmak için dosyalar okunurken bir kurulum betiğindeki sürüm kontrolü hatası da göründü; harita bulmadı ama onun sayesinde birisi o dosyaya baktı.

Sınırları

• Token harcıyor. İlk tarama bütün projeyi okuyor; büyük projelerde ciddi kullanım demek. Sonraki taramalar yalnız değişenlere baktığı için daha ucuz.
• HTML ve CSS'te zayıf. Bu dosyaların yapısını kendi çıkaramıyor; özetleri analiz ajanları kaynağı okuyarak yazıyor, satır aralıkları yaklaşık kalıyor. Bazı bağları elle eklemek gerekti.
• İnceleme değil. Kodun doğru olup olmadığını söylemiyor, yalnız neyin nerede olduğunu gösteriyor. Hata ararken başka araçlar lazım.

Kuralım

Her çıkan rapor ve ağaç ikinci beyne işleniyor: projenin sayfasına bağlı bir kod haritası sayfası, katman ağacı, merkez dosyalar ve tur. Yapı değişince aynı sayfa güncelleniyor. Bir projeyi aylar sonra açtığımda ya da başka bir ajana devrettiğimde "bu ne?" sorusunun cevabı hazır.

Aracın bir de bilgi tabanı modu var: düz metin sayfalardan oluşan bir wiki'yi okuyup sayfalar arasındaki gizli bağları da çıkarıyor. İkinci beyin tam da böyle bir wiki; sıradaki deneme o.

Kodu yazmayan biri için bu aracın değeri şu: ajanın bana anlattığıyla yetinmek zorunda değilim. Projenin şeklini kendi gözümle görüyorum.

Araç: github.com/Egonex-AI/Understand-Anything. Sayılar 28 Ekim 2026 taramalarından.