AI Görsel Üretici

Yapay zeka tabanlı görsel üretim uygulaması, modern yazılım mimarisi prensipleri ve en güncel Flutter teknolojileri kullanılarak geliştirilmiştir.

Teknoloji Yığını

Gereksinimler

• Flutter SDK: 3.27.3 (stable channel)
• Dart SDK: 3.6.1
• Minimum Dart SDK: >=3.0.0 <4.0.0
• Android:
  • Compile SDK: Flutter default (34)
  • Min SDK: Flutter default (21)
  • Target SDK: Flutter default (34)
• iOS:
  • Deployment Target: iOS 11.0
  • Xcode: 14.0 veya üstü

Temel Paketler

• flutter_riverpod: ^2.4.9

  • Bağımlılık enjeksiyonu ve state yönetimi için tercih edildi
  • Widget ağacından bağımsız state yönetimi sağlar
  • Test edilebilirliği artırır
  • Provider'lar arasında bağımlılık yönetimini kolaylaştırır

• freezed: ^2.4.6

  • İmmutable state yönetimi için kullanıldı
  • Union types ile hata yönetimini güçlendirir
  • Boilerplate kod yazımını minimize eder
  • Code generation ile type-safety sağlar

• envied: ^0.5.3

  • Güvenli environment variable yönetimi
  • API anahtarlarının güvenli saklanması
  • Build time'da environment değişkenlerinin derlenmesi

• dio: ^5.4.0

  • HTTP client
  • İnterceptor desteği
  • Form data ve multipart desteği

Mimari

Uygulama, Clean Architecture prensiplerine uygun olarak katmanlı bir yapıda geliştirilmiştir. Bu yapı, kodun test edilebilirliğini, sürdürülebilirliğini ve ölçeklenebilirliğini artırır.

Klasör Yapısı

lib/
├── core/                 # Temel altyapı kodları
│   ├── enums/           # Enum tanımlamaları
│   ├── error/           # Hata yönetimi
│   └── network/         # Ağ katmanı
├── features/            # Özellik modülleri
│   └── image_generation/
│       ├── data/        # Veri katmanı
│       │   ├── models/  # Data modelleri
│       │   └── repositories/
│       ├── domain/      # İş mantığı katmanı
│       │   └── repositories/
│       └── presentation/ # Sunum katmanı
│           ├── pages/   # Sayfa widget'ları
│           ├── providers/# State yönetimi
│           └── widgets/  # Yeniden kullanılabilir widget'lar

Katmanlar

Core

• Uygulama genelinde kullanılan temel yapıları içerir
• Network istekleri için standart bir yapı sunar
• Hata yönetimi için özelleştirilmiş sınıflar barındırır

Data

• API entegrasyonları
• Model sınıfları
• Repository implementasyonları
• Local storage yönetimi

Domain

• Repository arayüzleri
• Business logic
• Entity sınıfları

Presentation

• UI bileşenleri
• State management
• Navigation logic

State Yönetimi

Riverpod tercih edilmesinin sebepleri:

1. Dependency Injection yetenekleri
2. Auto-disposing mekanizması
3. Provider override özelliği ile kolay test yazımı
4. AsyncValue ile asenkron state yönetimi
5. Provider reference kontrolü ile memory leak önleme

State Yapısı

@freezed
class ImageGenerationState with _$ImageGenerationState {
  const factory ImageGenerationState({
    required String prompt,
    required String imageUrl,
    required bool isLoading,
    required RequestStatus status,
    String? errorMessage,
  }) = _ImageGenerationState;
}

Güvenlik

Environment Variables

Uygulama, API anahtarlarını .env dosyasında saklar ve bu dosya version control sistemine eklenmez.

# .env
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
DEEP_SEEK_API_KEY=your_api_key_here
STABLE_DIFFUSION_API_KEY=your_api_key_here

API Güvenliği

• API anahtarları build time'da şifrelenir
• Network katmanında interceptor'lar ile güvenlik headerları eklenir
• SSL pinning implementasyonu

Kurulum

1. Flutter SDK'yı yükleyin:

flutter --version

2. Bağımlılıkları yükleyin:

flutter pub get

3. Environment dosyasını oluşturun:

cp .env.example .env

4. Code generation'ı çalıştırın:

flutter pub run build_runner build --delete-conflicting-outputs

API Entegrasyonları

OpenAI DALL-E 3

• Maksimum görsel boyutu: 1024x1024
• Format: PNG
• Prompt optimizasyonu

Stable Diffusion

• Model versiyonu: v2.1
• Sampling metodu: Euler a
• CFG scale: 7.5

DeepSeek

• Model: DeepSeek-2.0
• Sampling steps: 30
• Negative prompt desteği

Test Stratejisi

Unit Tests

• Repository katmanı testleri
• Business logic testleri
• State management testleri

Widget Tests

• UI bileşenlerinin test edilmesi
• State değişimlerinin doğrulanması

Integration Tests

• End-to-end senaryoların test edilmesi
• API entegrasyonlarının doğrulanması

Mock data kullanımı:

final repository = ImageGenerationRepository(useMockData: true);

Hata Yönetimi

• HTTP durum kodlarına göre özelleştirilmiş hata mesajları
• Kullanıcı dostu hata gösterimi
• Retry mekanizması
• Offline mod desteği

Lisans

Bu proje MIT lisansı altında lisanslanmıştır. Detaylar için LICENSE dosyasına bakın.