Bu proje, Telegram üzerinden kullanıcıların kişilik özelliklerini, düşünce yapılarını ve davranış kalıplarını derinlemesine analiz eden ve LLaMA fine-tuning için optimize edilmiş veri toplayan son derece gelişmiş bir AI botudur.
- Big Five Kişilik Modeli (Açıklık, Sorumluluk, Dışa Dönüklük, Uyumluluk, Duygusal Denge)
- MBTI Kişilik Tipi belirleme
- Duygusal Zeka ölçümü
- İletişim Tarzı analizi
- Değer Sistemi ve moral compass keşfi
- Gemini AI ile dinamik soru oluşturma
- Adaptif zorluk seviyeleri
- Kişiye özel soru algoritmaları
- Psikoloji temelli kategorizasyon
- Context-aware follow-up soruları
- Mikro-davranış analizi (yazım hızı, tereddütler, noktalama)
- Bilişsel kalıp tespiti
- Projektif testler (kelime çağrışım, hikaye tamamlama)
- Zaman bazlı davranış takibi
- Duygusal pattern recognition
- Çoklu format desteği (JSONL, Alpaca, Chat)
- Kişilik bazlı prompt templateler
- Sentetik veri üretimi
- Otomatik export sistemleri
- Training-ready format optimizasyonu
datapicker/
├── 🎯 core/ # Ana bot sistemi
│ ├── bot.py # Telegram bot logic
│ └── gemini_handler.py # AI soru üretimi
├── 🧠 analysis/ # Analiz motorları
│ └── personality_analyzer.py # Kişilik profilleme
├── 📊 database/ # Veritabanı modelleri
│ └── models.py # SQLAlchemy modeller
├── 🚀 exports/ # LLaMA export sistemi
│ └── llama_formatter.py # Training data formatları
├── 🔧 config.py # Konfigürasyon
├── 📋 requirements.txt # Python dependencies
├── 🏃 main.py # Ana çalıştırma dosyası
└── 📖 README.md # Bu dosya
git clone <repository-url>
cd datapickerpython -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# veya
venv\Scripts\activate # Windowspip install -r requirements.txtcp .env.example .env.env dosyasını düzenleyin:
# Telegram Bot Token (@BotFather'dan alın)
TELEGRAM_BOT_TOKEN=your_bot_token_here
# Google Gemini API Key
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here
# Opsiyonel ayarlar
LOG_LEVEL=INFO
DAILY_QUESTION_LIMIT=15
ENABLE_VOICE_ANALYSIS=True
ENABLE_PSYCHOLOGICAL_TESTS=Truepython main.py- Telegram'da @BotFather'a gidin
/newbotkomutunu gönderin- Bot ismini belirleyin
- Verilen token'ı
.envdosyasına kaydedin
- Google AI Studio'ya gidin
- "Create API Key" butonuna tıklayın
- API key'i kopyalayıp
.envdosyasına kaydedin
| Komut | Açıklama |
|---|---|
/start |
Botu başlat ve kayıt ol |
/profile |
Kişilik profilini görüntüle |
/test |
Projektif test başlat |
/stats |
İstatistikleri göster |
/pause |
Soru sormayı duraklat |
/resume |
Soru sormaya devam et |
/export |
Veri exportu (yakında) |
- Analitik düşünce kalıpları
- Problem çözme yaklaşımları
- Pattern recognition yetenekleri
- Working memory kapasitesi
- Big Five trait scoring
- MBTI type determination
- Character assessment
- Behavioral prediction
- Günlük rutinler
- Karar alma süreçleri
- Adaptasyon yeteneği
- Consistency metrics
- Duygusal farkındalık
- Empati kapasitesi
- Stres yönetimi
- Sosyal beceriler
- Dil kullanım kalıpları
- Argümantasyon tarzı
- Directness vs. diplomacy
- Tonlama analizi
- Etik değerler
- Moral foundations
- Life priorities
- Decision principles
- Word association
- Story completion
- Metaphor exploration
- Dilemma scenarios
Bot, toplanan verileri LLaMA fine-tuning için optimize edilmiş formatlarda export edebilir:
- JSONL: Standart fine-tuning format
- Alpaca: Instruction-tuning format
- Chat: Conversational format
from exports.llama_formatter import LlamaDataFormatter
from database.models import get_session
formatter = LlamaDataFormatter()
db = get_session()
# Single user export
training_data = formatter.export_user_training_data(db, user_id=123)
# All users export
all_data = formatter.export_all_users(db, format_type='jsonl')
# Save to file
formatter.save_training_data(all_data, 'training_data.jsonl')config.py dosyasında tüm ayarları düzenleyebilirsiniz:
# Temel ayarlar
DAILY_QUESTION_LIMIT = 15
MIN_RESPONSE_TIME = 2 # saniye
MAX_RESPONSE_TIME = 3600 # saniye
# Analiz kategorileri ağırlıkları
QUESTION_CATEGORIES = {
'cognitive_analysis': 0.25,
'personality_profiling': 0.20,
'behavioral_patterns': 0.15,
# ...
}
# Özellik toggleları
ENABLE_VOICE_ANALYSIS = True
ENABLE_MICRO_BEHAVIOR = True
ENABLE_PSYCHOLOGICAL_TESTS = True
ENABLE_DIGITAL_TWIN = Truegraph TD
A[Kullanıcı Mesajı] --> B[Gemini AI Analiz]
B --> C[Kişilik Profili Güncelle]
C --> D[Mikro-davranış Kaydet]
D --> E[Adaptif Soru Üret]
E --> F[Pattern Recognition]
F --> G[LLaMA Export Ready]
# Kullanıcının kişiliğine uygun AI asistan yaratma
user_profile = get_user_personality_profile(user_id)
custom_ai = fine_tune_llama_with_profile(user_profile)# Büyük veri seti analizi
population_data = export_anonymized_personality_data()
research_insights = analyze_personality_patterns(population_data)# E-ticaret önerilerini kişiselleştirme
personality_traits = extract_user_traits(user_id)
personalized_recommendations = adapt_recommendations(personality_traits)- End-to-end şifreleme
- Anonim veri export seçenekleri
- GDPR uyumlu veri yönetimi
- User consent tracking
- Data deletion on request
- Ses analizi entegrasyonu
- Multi-language desteği
- Real-time dashboard
- API endpoints
- Mobile app integration
- Advanced ML models
- Group analysis features
- Fork yapın
- Feature branch oluşturun (
git checkout -b feature/amazing-feature) - Commit yapın (
git commit -m 'Add amazing feature') - Branch'i push edin (
git push origin feature/amazing-feature) - Pull Request açın
Bu proje MIT lisansı altında lisanslanmıştır. Detaylar için LICENSE dosyasına bakın.
- Developer: metehan kaya
- Email: metehank770@gmail.com
- Telegram: metevs
Bu proje aşağıdaki harika araçlar ve kütüphaneler sayesinde mümkün olmuştur:
🧠 "Kişiliğin derinliklerini keşfet, AI'nın gücüyle buluş!" 🎯