AI-powered YouTube comment analysis platform with sentiment analysis.
AI destekli YouTube yorum analizi platformu ile duygu analizi.
Click the image above to watch our promotional video / Tanıtım videosunu izlemek için yukarıdaki resme tıklayın
- 🇬🇧 English Version - Complete documentation
- 🇹🇷 Türkçe Versiyon - Türkçe dökümantasyon
- 🎯 About the Project
- ✨ Features
- 📸 Screenshots
- 🎨 Modern UI Design
- 🛠️ Technologies
- 📦 Installation
- 🚀 Usage
- 📁 Project Structure
- 🔧 Configuration
- 📊 API Documentation
- 🤝 Contributing
- 📄 License
CommsItumo is a cutting-edge web application that analyzes YouTube video comments using AI-powered sentiment analysis and theme detection, featuring a modern glassmorphism design system that provides an exceptional user experience for content creators and marketing specialists.
- Content Creators: YouTube channel owners seeking deep audience insights
- Marketing Specialists: Social media analysts tracking brand sentiment across platforms
- Researchers: Academic and industry professionals studying social media trends and engagement
- Brands & Agencies: Companies analyzing customer feedback and improving engagement strategies
- ⚡ Lightning-Fast Analysis: Real-time progress tracking with WebSocket technology
- 🧠 Intelligent Caching: 40-50% faster processing with smart 3-tier cache system
- 🔄 Asynchronous Processing: Non-blocking background analysis with real-time updates
- 🌐 Multi-language Support: Advanced Turkish and English comment analysis
- 📊 Interactive Visualizations: Dynamic charts with modern design aesthetics
- 🎨 Modern Glassmorphism UI: Cutting-edge design with backdrop blur effects
- 🔒 Enterprise Security: Firebase-powered authentication and secure data storage
- 📱 Responsive PWA: Mobile-first progressive web application
- One-Click Comment Extraction: Seamless integration with YouTube Data API v3
- ⚡ Real-time Processing: Live progress updates via WebSocket connections
- 📊 Intelligent Batching: Optimized processing with smart comment grouping
- 🔄 Background Tasks: Non-blocking analysis with FastAPI async capabilities
- 📈 Predictive Analytics: Machine learning-powered completion time estimation
- 🎯 Progressive Loading: Multi-stage analysis with visual progress indicators
- 📱 Mobile-Optimized: Responsive interface for all device sizes
- Transformer Models: State-of-the-art NLP with Hugging Face integration
- Multi-Dimensional Classification: Positive, Negative, Neutral sentiment detection
- Confidence Metrics: Reliability scoring for each analysis result
- Auto Language Detection: Smart model selection based on content language
- Temporal Analysis: Sentiment trend tracking over time periods
- Real-time Inference: Asynchronous model processing for optimal performance
- NLP-Powered Topics: Automatic theme identification in comment sections
- Advanced Keyword Extraction: Intelligent word frequency and relevance analysis
- Content Categorization: Quality, style, and technical aspect classification
- Trend Visualization: Theme evolution tracking with interactive charts
- Word Cloud Generation: Beautiful visualizations with @visx/wordcloud
- Interactive Charts: Dynamic visualizations powered by Recharts library
- Real-time Data Binding: Live updates with React state management
- Responsive Design: Mobile-first visualization approach
- Export Capabilities: High-quality PNG/PDF report generation
- Smooth Animations: Fluid transitions and engaging hover effects
- Drag & Drop Interface: Intuitive file upload with visual feedback
- Smart Validation: Automatic CSV structure detection and error handling
- Batch Processing: Efficient handling of large comment datasets
- Format Flexibility: Support for various CSV delimiters and encodings
- Error Recovery: Comprehensive validation with user-friendly feedback
- 3-Tier Architecture:
- Analysis Cache: 1 hour TTL, 30MB capacity
- Video Cache: 30 minutes TTL, 20MB capacity
- Quick Cache: 5 minutes TTL, 10MB capacity
 
- LRU Eviction: Intelligent memory management algorithms
- Performance Monitoring: Real-time cache hit/miss ratio tracking
- Auto-Optimization: Self-managing memory cleanup
- High Efficiency: 70-80% average hit rate
- WebSocket Architecture: Singleton connection manager for optimal performance
- Health Monitoring: Advanced ping-pong heartbeat system
- Auto-Recovery: Robust reconnection mechanisms with exponential backoff
- User Sessions: Isolated progress tracking per authenticated user
- Priority Queuing: Intelligent task ordering and resource allocation
- Google Gemini Integration: Cutting-edge conversational AI capabilities
- Context-Aware Intelligence: Analysis data-driven intelligent responses
- Natural Conversations: Intuitive multi-turn dialogue management
- Actionable Insights: Smart recommendations and strategy suggestions
- Modern Chat UI: Glassmorphism design with smooth animations
- Backdrop Blur Effects: Modern backdrop-blur-xlthroughout the interface
- Transparent Backgrounds: bg-white/10with subtle transparency
- Enhanced Shadows: shadow-2xlwith custom color glows
- Gradient Accents: Beautiful color gradients for visual hierarchy
- Dashboard: Elegant slate color scheme
- My Comments: Vibrant red theme with modern cards
- YouTube Analysis: Professional blue theme
- Video Analysis: Fresh green theme
- CSV Upload: Energetic orange theme
- Profile: Sophisticated purple theme
- Pricing: Premium purple-pink gradients
- Hover Effects: hover:-translate-y-2lift animations
- Transitions: transition-all duration-300for smooth interactions
- Scale Effects: hover:scale-105for interactive elements
- Glow Effects: Custom shadow animations on hover
- Mobile-First: Optimized for all screen sizes
- Flexible Grids: Adaptive layouts with Tailwind CSS
- Touch-Friendly: Large interactive areas for mobile users
- Performance: Optimized rendering for smooth scrolling
| Technology | Version | Purpose | 
|---|---|---|
| React | 18.2.0 | Modern component-based UI framework | 
| TypeScript | 5.0.2 | Type-safe development environment | 
| Vite | 4.4.5 | Lightning-fast build tool and dev server | 
| Tailwind CSS | 3.3.0 | Utility-first CSS framework | 
| Lucide React | Latest | Modern icon library for React | 
| Recharts | 2.7.2 | Powerful charting library | 
| @visx/wordcloud | 3.0.0 | Advanced data visualization | 
| Firebase SDK | 10.1.0 | Authentication and real-time database | 
| React Markdown | Latest | Markdown rendering for AI chat | 
| Technology | Version | Purpose | 
|---|---|---|
| FastAPI | 0.104.1 | High-performance async web framework | 
| Python | 3.8+ | Core programming language | 
| Transformers | 4.51.3 | Pre-trained AI models | 
| NLTK | 3.8.1 | Natural language processing toolkit | 
| Pandas | 2.2.1 | Data manipulation and analysis | 
| NumPy | 1.26.4 | Numerical computing library | 
| Scikit-learn | 1.4.1 | Machine learning algorithms | 
| Uvicorn | 0.23.2 | ASGI server implementation | 
| AsyncIO | Built-in | Asynchronous programming support | 
- Firebase Firestore: Scalable NoSQL document database
- Firebase Authentication: Secure Google OAuth integration
- YouTube Data API v3: Video and comment data access
- Google Gemini AI: Advanced conversational AI
- Hugging Face Hub: Pre-trained model repository
- WebSocket: Real-time bidirectional communication
Ensure you have the following installed:
git clone https://github.com/huseyineneserturk/CommsItumo.git
cd CommsItumocd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# Configure your API keys in .envcd ../frontend
npm install
cp .env.example .env
# Configure Firebase settings in .env# Terminal 1 - Backend
cd backend && uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
# Terminal 2 - Frontend  
cd frontend && npm run dev- Frontend Application: http://localhost:3000
- Backend API: http://localhost:8000
- API Documentation: http://localhost:8000/docs
- Alternative Docs: http://localhost:8000/redoc
- Authenticate with your Google account via Firebase
- Input YouTube video URL in the analysis form
- Configure analysis parameters (comment limit, language preferences)
- Monitor real-time progress via WebSocket connection
- Explore interactive results with modern visualizations
- Upload CSV files using the drag-and-drop interface
- Map your data columns to required analysis fields
- Execute batch analysis with progress monitoring
- Export comprehensive results and visualizations
- Click the floating chat icon in the bottom-right corner
- Ask questions about your analysis results and trends
- Receive actionable insights and strategic recommendations
CommsItumo/
├── 📁 frontend/                    # React TypeScript Application
│   ├── 📁 src/
│   │   ├── 📁 components/         # Reusable UI Components
│   │   │   ├── 📄 AIChatPopup.tsx        # Modern AI Chat Interface
│   │   │   ├── 📄 Layout/               # Layout Components
│   │   │   └── 📄 ui/                   # Base UI Components
│   │   ├── 📁 pages/              # Page Components
│   │   │   ├── 📄 Dashboard.tsx         # Main Dashboard
│   │   │   ├── 📄 MyComments.tsx        # User Comments Analysis
│   │   │   ├── 📄 YouTubeAnalysis.tsx   # YouTube Video Analysis
│   │   │   ├── 📄 VideoAnalysis.tsx     # Video-specific Analysis
│   │   │   ├── 📄 UploadCSV.tsx         # CSV Upload Interface
│   │   │   ├── 📄 Profile.tsx           # User Profile
│   │   │   └── 📄 Pricing.tsx           # Pricing Plans
│   │   ├── 📁 services/           # API Integration Layer
│   │   │   ├── 📄 analysisService.ts    # Analysis API calls
│   │   │   ├── 📄 youtubeService.ts     # YouTube API integration
│   │   │   ├── 📄 sentimentService.ts   # Sentiment analysis
│   │   │   └── 📄 intelligentCache.ts   # Caching system
│   │   ├── 📁 contexts/           # React Context Providers
│   │   │   ├── 📄 AIContext.tsx         # AI Chat Context
│   │   │   └── 📄 CacheContext.tsx      # Cache Management
│   │   ├── 📁 types/              # TypeScript Definitions
│   │   │   ├── 📄 analysis.ts           # Analysis type definitions
│   │   │   └── 📄 sentiment.ts          # Sentiment type definitions
│   │   ├── 📄 App.tsx             # Main Application Component
│   │   └── 📄 main.tsx            # Application Entry Point
│   ├── 📁 public/                 # Static Assets
│   │   └── 📁 Resources/          # Brand Assets
│   ├── 📄 package.json            # Dependencies & Scripts
│   ├── 📄 tailwind.config.js      # Tailwind CSS Configuration
│   ├── 📄 vite.config.ts          # Vite Build Configuration
│   └── 📄 README.md               # Frontend Documentation
├── 📁 backend/                     # FastAPI Python Application
│   ├── 📁 app/                    # Core Application
│   │   ├── 📁 api/endpoints/      # API Endpoint Definitions
│   │   ├── 📁 models/             # Pydantic Data Models
│   │   │   └── 📄 comment.py             # Comment data structures
│   │   ├── 📁 routers/            # API Route Handlers
│   │   │   ├── 📄 csv_router.py          # CSV processing routes
│   │   │   └── 📄 gemini.py              # Gemini AI routes
│   │   └── 📁 services/           # Business Logic Services
│   │       └── 📄 gemini.py              # Gemini AI service
│   ├── 📁 services/               # External Service Integrations
│   │   ├── 📄 csv_analyzer.py            # CSV analysis service
│   │   ├── 📄 firestore_service.py      # Firebase integration
│   │   ├── 📄 sentiment_service.py      # Sentiment analysis
│   │   └── 📄 youtube_service.py        # YouTube API service
│   ├── 📄 main.py                 # FastAPI Application Entry
│   ├── 📄 requirements.txt        # Python Dependencies
│   └── 📄 README.md               # Backend Documentation
├── 📁 models/                      # AI Model Files
│   ├── 📁 en-sentiment/           # English Sentiment Models
│   ├── 📁 tr-sentiment/           # Turkish Sentiment Models
│   └── 📁 theme-analysis/         # Theme Analysis Models
├── 📁 Resources/                   # Project Resources
│   ├── 📄 Brand.png               # Brand Assets
│   ├── 📄 Logo.png                # Logo Files
│   └── 📄 *.pdf                   # Documentation Files
├── 📄 firebase.json               # Firebase Configuration
├── 📄 firestore.rules             # Firestore Security Rules
├── 📄 start.bat                   # Windows Start Script
└── 📄 README.md                   # Main Project Documentation
# Firebase Configuration
FIREBASE_PROJECT_ID=your-project-id
FIREBASE_PRIVATE_KEY="-----BEGIN PRIVATE KEY-----\n...\n-----END PRIVATE KEY-----\n"
FIREBASE_CLIENT_EMAIL=service-account@project.iam.gserviceaccount.com
# API Keys
YOUTUBE_API_KEY=your-youtube-api-key
GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key
HUGGINGFACE_TOKEN=your-hf-token
# Application Settings
DEBUG=False
CORS_ORIGINS=http://localhost:3000,https://your-domain.com
MAX_COMMENTS_PER_REQUEST=100
CACHE_TTL_HOURS=1# API Configuration
VITE_API_URL=http://localhost:8000
# Firebase Configuration
VITE_FIREBASE_API_KEY=your-api-key
VITE_FIREBASE_AUTH_DOMAIN=project.firebaseapp.com
VITE_FIREBASE_PROJECT_ID=your-project-id
VITE_FIREBASE_STORAGE_BUCKET=project.appspot.com
VITE_FIREBASE_MESSAGING_SENDER_ID=123456789
VITE_FIREBASE_APP_ID=1:123456789:web:abcdef
# Feature Flags
VITE_ENABLE_AI_CHAT=true
VITE_ENABLE_ANALYTICS=trueconst ws = new WebSocket('ws://localhost:8000/ws/{user_id}');
ws.onmessage = (event) => {
  const update = JSON.parse(event.data);
  console.log(`Progress: ${update.progress}%`);
  console.log(`Status: ${update.status}`);
  console.log(`ETA: ${update.estimated_completion}`);
};
ws.onopen = () => console.log('Connected to analysis updates');
ws.onerror = (error) => console.error('WebSocket error:', error);| Method | Endpoint | Description | 
|---|---|---|
| POST | /api/youtube/analyze-video-async | Start asynchronous video analysis | 
| GET | /api/youtube/analysis-status/{task_id} | Check analysis progress | 
| GET | /api/youtube/analysis-result/{task_id} | Retrieve analysis results | 
| POST | /api/csv/upload | Upload and analyze CSV files | 
| POST | /api/gemini/chat | AI chat interaction | 
| GET | /api/user/profile | Get user profile data | 
| GET | /api/cache/stats | Cache performance statistics | 
{
  "error": "INVALID_VIDEO_URL",
  "message": "The provided YouTube URL is not valid",
  "details": {
    "url": "invalid-url",
    "expected_format": "https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID"
  }
}For complete API documentation with examples: http://localhost:8000/docs
We welcome contributions from the community! Please read our Contributing Guidelines for detailed information.
- Fork the repository to your GitHub account
- Clone your fork locally: git clone https://github.com/your-username/CommsItumo.git
- Create a feature branch: git checkout -b feature/amazing-feature
- Develop your feature with tests and documentation
- Commit changes: git commit -m 'feat: Add amazing feature'
- Push to your branch: git push origin feature/amazing-feature
- Submit a Pull Request with detailed description
- Frontend: ESLint + Prettier configuration
- Backend: Black + isort for Python code formatting
- TypeScript: Strict type checking enabled
- Testing: Jest for frontend, pytest for backend
- Documentation: JSDoc for functions and components
We follow Conventional Commits specification:
- feat:New features and enhancements
- fix:Bug fixes and patches
- docs:Documentation updates
- style:Code formatting and style changes
- refactor:Code refactoring without feature changes
- test:Test additions and improvements
- chore:Maintenance and build tasks
This project is licensed under the GNU General Public License v3.0 - see the LICENSE file for details.
- 🎯 Proje Hakkında
- ✨ Özellikler
- 📸 Ekran Görüntüleri
- 🎨 Modern UI Tasarımı
- 🛠️ Teknolojiler
- 📦 Kurulum
- 🚀 Kullanım
- 📁 Proje Yapısı
- 🔧 Konfigürasyon
- 📊 API Dokümantasyonu
- 🤝 Katkıda Bulunma
- 📄 Lisans
CommsItumo, YouTube video yorumlarını yapay zeka destekli duygu analizi ve tema tespiti ile çözümleyerek içerik üreticilerine ve pazarlama uzmanlarına değerli bulgular sunan modern bir web uygulamasıdır.
- İçerik Üreticiler: İzleyici öngörüleri arayan YouTube kanal sahipleri
- Pazarlama Uzmanları: Marka duygularını takip eden sosyal medya analistleri
- Araştırmacılar: Sosyal medya trendlerini inceleyen akademik ve endüstri profesyonelleri
- Markalar: Müşteri geri bildirimlerini ve etkileşimi analiz eden şirketler
- ⚡ Ultra Hızlı Analiz: WebSocket teknolojisi ile gerçek zamanlı ilerleme takibi
- 🧠 Akıllı Önbellekleme: Akıllı 3 katmanlı önbellek sistemi ile %40-50 daha hızlı işleme
- 🔄 Eşzamansız İşleme: Arayüz donmadan arka planda görev işleme
- 🌐 Çoklu Dil Desteği: Türkçe ve İngilizce yorumlar için gelişmiş destek
- 📊 Görsel Raporlar: Etkileşimli grafikler ve kapsamlı istatistikler
- 🎨 Modern Arayüz: Ant Design ile sezgisel ve duyarlı tasarım
- 🔒 Güvenli: Firebase destekli kimlik doğrulama ve veri depolama
- 📱 PWA Hazır: Mobil deneyim için Progressive Web App desteği
- Otomatik Yorum Toplama: YouTube Data API v3 ile tek tıkla yorum toplama
- ⚡ Eş Zamanlı Analiz: WebSocket bağlantıları ile gerçek zamanlı ilerleme güncellemeleri
- 📊 Toplu İşleme: 20 yorumluk gruplar halinde verimli işleme
- 🔄 Arka Plan Görevleri: FastAPI arka plan görevleri ile engelleyici olmayan analiz
- 🎯 Aşamalı Yükleme: 7 aşamalı analiz ilerleme görselleştirmesi
- Yapay Zeka Destekli Analiz: Hugging Face entegrasyonu ile Transformer tabanlı modeller
- Çoklu Kategori Sınıflandırma: Pozitif, negatif, nötr duygu tespiti
- Güven Puanlama: Her analiz sonucu için güvenilirlik ölçütleri
- Dil Algılama: Otomatik dil tanıma ve model seçimi
- Otomatik Tema Tespiti: Yorumlarda doğal dil işleme destekli konu tanımlama
- Anahtar Kelime Çıkarımı: Gelişmiş kelime sıklığı ve önem analizi
- Kelime Bulutu Oluşturma: @visx/wordcloud ile görsel gösterim
| Teknoloji | Versiyon | Amaç | 
|---|---|---|
| React | 18.2.0 | Bileşen tabanlı kullanıcı arayüzü çerçevesi | 
| TypeScript | 5.0.2 | Tip güvenli JavaScript geliştirme | 
| Vite | 4.4.5 | Hızlı derleme aracı ve geliştirme sunucusu | 
| Ant Design | 5.8.4 | Kurumsal sınıf kullanıcı arayüzü bileşenleri | 
| Tailwind CSS | 3.3.0 | Yardımcı program öncelikli CSS çerçevesi | 
| Recharts | 2.7.2 | Bildirimsel grafik kütüphanesi | 
| @visx/wordcloud | 3.0.0 | Gelişmiş kelime bulutu görselleştirme | 
| Firebase SDK | 10.1.0 | Kimlik doğrulama ve gerçek zamanlı veritabanı | 
| Teknoloji | Versiyon | Amaç | 
|---|---|---|
| FastAPI | 0.104.1 | Yüksek performanslı eş zamanlı web çerçevesi | 
| Python | 3.8+ | Temel programlama dili | 
| Transformers | 4.51.3 | Önceden eğitilmiş doğal dil işleme modelleri | 
| NLTK | 3.8.1 | Doğal dil araç seti | 
| Pandas | 2.2.1 | Veri manipülasyonu ve analizi | 
| NumPy | 1.26.4 | Sayısal hesaplama kütüphanesi | 
| Scikit-learn | 1.4.1 | Makine öğrenmesi algoritmaları | 
| Uvicorn | 0.23.2 | ASGI sunucu uygulaması | 
- Firebase Firestore: NoSQL döküman veritabanı
- Firebase Authentication: Google OAuth entegrasyonu
- YouTube Data API v3: Video ve yorum verisi erişimi
- Google Gemini AI: Gelişmiş konuşma yapay zekası
- Hugging Face Hub: Önceden eğitilmiş model deposu
Aşağıdakilerin kurulu olduğundan emin olun:
git clone https://github.com/huseyineneserturk/CommsItumo.git
cd CommsItumocd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# .env dosyasını API anahtarlarınızla yapılandırıncd ../frontend
npm install
cp .env.example .env
# .env dosyasını Firebase yapılandırması ile güncelleyin# Terminal 1 - Arka Uç
cd backend && uvicorn main:app --reload
# Terminal 2 - Ön Uç  
cd frontend && npm run dev- Ön Uç: http://localhost:3000
- Arka Uç API: http://localhost:8000
- API Belgeleri: http://localhost:8000/docs
- Google hesabınızla giriş yapın
- YouTube video URL'sini girin
- Analiz parametrelerini yapılandırın (yorum limiti, dil)
- WebSocket ile gerçek zamanlı ilerlemeyi izleyin
- Etkileşimli görselleştirmelerle sonuçları keşfedin
- CSV dosyanızı sürükle-bırak ile yükleyin
- Gerekli alanlara sütunları eşleyin
- Toplu analizi başlatın
- Sonuçları ve görselleştirmeleri indirin
- Sağ alttaki sohbet simgesine tıklayın
- Analiz sonuçlarınız hakkında soru sorun
- Eyleme dönüştürülebilir bulgular ve öneriler alın
CommsItumo/
├── frontend/                 # React uygulaması
│   ├── src/
│   │   ├── components/      # Yeniden kullanılabilir arayüz bileşenleri
│   │   ├── pages/          # Sayfa bileşenleri
│   │   ├── services/       # API entegrasyonu
│   │   ├── contexts/       # React bağlamları
│   │   └── types/          # TypeScript tanımları
│   └── public/             # Statik varlıklar
├── backend/                 # FastAPI uygulaması
│   ├── app/                # Ana uygulama
│   │   ├── routers/        # API uç noktaları
│   │   ├── models/         # Veri modelleri
│   │   └── services/       # İş mantığı
│   ├── services/           # Harici entegrasyonlar
│   └── main.py            # Uygulama giriş noktası
└── docs/                   # Belgeler
# Firebase Yapılandırması
FIREBASE_PROJECT_ID=your-project-id
FIREBASE_PRIVATE_KEY="-----BEGIN PRIVATE KEY-----\n...\n-----END PRIVATE KEY-----\n"
FIREBASE_CLIENT_EMAIL=service-account@project.iam.gserviceaccount.com
# API Anahtarları
YOUTUBE_API_KEY=your-youtube-api-key
GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key
HUGGINGFACE_TOKEN=your-hf-token
# Uygulama
DEBUG=False
CORS_ORIGINS=http://localhost:3000# API Yapılandırması
VITE_API_URL=http://localhost:8000
# Firebase Yapılandırması
VITE_FIREBASE_API_KEY=your-api-key
VITE_FIREBASE_AUTH_DOMAIN=project.firebaseapp.com
VITE_FIREBASE_PROJECT_ID=your-project-id
VITE_FIREBASE_STORAGE_BUCKET=project.appspot.com
VITE_FIREBASE_MESSAGING_SENDER_ID=123456789
VITE_FIREBASE_APP_ID=1:123456789:web:abcdefconst ws = new WebSocket('ws://localhost:8000/ws/{user_id}');
ws.onmessage = (event) => {
  const update = JSON.parse(event.data);
  console.log(`İlerleme: ${update.progress}%`);
  console.log(`Durum: ${update.status}`);
};- POST /api/youtube/analyze-video-async- Eş zamanlı video analizi başlat
- GET /api/youtube/analysis-status/{task_id}- Analiz durumunu kontrol et
- POST /api/csv/upload- CSV yükle ve analiz et
- POST /api/gemini/chat- Yapay zeka sohbet etkileşimi
Tam API belgeleri için ziyaret edin: http://localhost:8000/docs
Katkılarınızı memnuniyetle karşılıyoruz!
- Depoyu çatallayın
- Özellik dalı oluşturun: git checkout -b feature/amazing-feature
- Değişiklikleri işleyin: git commit -m 'feat: Add amazing feature'
- Dala gönderin: git push origin feature/amazing-feature
- Çekme isteği açın
Geleneksel İşlemeler takip ediyoruz:
- feat:Yeni özellikler
- fix:Hata düzeltmeleri
- docs:Belge güncellemeleri
- style:Kod biçimlendirme
- refactor:Kod yeniden düzenleme
- test:Test eklemeleri
- chore:Bakım görevleri
Bu proje GNU General Public License v3.0 altında lisanslanmıştır.
CommsItumo ile YouTube yorumlarınızı analiz edin ve içeriğinizi geliştirin! 🚀
Hüseyin Enes Ertürk
Yazılım Mühendisliği Öğrencisi
- Analiz Hızı: Öncekinden %40-50 daha hızlı
- Önbellek İsabet Oranı: Ortalama %70-80
- Bellek Kullanımı: Kontrollü 60MB limiti
- WebSocket Çalışma Süresi: %99.9 bağlantı kararlılığı
Türkiye'de yapıldı 🇹🇷
Son Güncelleme: Temmuz 2025
Versiyon: 3.0.0






















