Moodverter

Moodverter, YouTube kütüphanesi üzerinde çalışan bir masaüstü uygulamasıdır. Temel fikir, şarkıları sadece track bazında değil moment bazında eşleştirmek: A@t1 -> B@t2.

Projenin Mantığı

1. Kullanıcı kütüphaneden bir şarkı çalar.
2. Çalan şarkı otomatik olarak kaynak (seed) kabul edilir.
3. Sistem geçiş için aday hedefleri bulur ve skorlar.
4. Hard gate + decision policy ile güvenilir aday seçilir (veya skip edilir).
5. Geçiş sırasında warmup/prefetch + envelope/handoff ile daha yumuşak aktarım yapılır.
6. Sonuçlar benchmark metrikleriyle ölçülür (Hit@3, Hit@5, Latency p95, Stall, Drop).

Ne Yapmak İstiyoruz

• Otomatik geçişleri daha güvenilir hale getirmek (yanlış geçiş oranını azaltmak).
• Geçiş anını daha doğal hissettirmek (ambience/handoff kalitesi).
• Tuning kararlarını ölçülebilir gate’lerle vermek (regression/runtime gate).
• Düşük performanslı seed’leri (Bottom-3) sistematik iyileştirmek.

Kısa Durum

• Çekirdek akış çalışıyor: link/arama ile ekleme, satıra tıklayıp oynatma, otomatik seed, aday geçişler.
• v3 kalite katmanı aktif: hard gate, auto decision policy, skip reason görünürlüğü, effect profiles.
• Benchmark ve tuning akışı aktif: baseline history, tuning validation, runtime gate/drift, before/after raporu.

Çalışma Prensibi (Özet Kurallar)

• Benchmark karşılaştırmaları aynı seed seti + aynı scopeId ile yapılır.
• Hit@3/Hit@5 düşerse regresyon kabul edilir.
• Runtime gate (Latency p95, Stall, Drop) bozulursa tuning reddedilir.
• Karar için benchmark set kalitesi korunur (min 10 seed, seed başına min 2 relevant target).

Hızlı Başlangıç

pnpm install
pnpm tauri dev

Not: Tauri geliştirme için Rust kurulu olmalıdır.

Kalite Komutları

pnpm run pipeline:quality
pnpm run qa:auto
pnpm run oss:guard
pnpm run dataset:pipeline -- --config ./configs/dataset-pipeline.example.json
pnpm run tuning:loop -- --input <json> --output <json>
pnpm run runtime:drift-report -- --input <json> --output <json>
pnpm run smoke:tuning-loop-dry-run
pnpm run smoke:test
pnpm run smoke:regression-gate
pnpm run smoke:retrieval-gate

Dataset kullanim notu:

• dataset:pipeline komutu dataset dosyasini uretir (dataset/output/playlist.moodverter.json).
• Uygulamada Dataset JSON Yukle butonu ile bu dosya kutuphaneye import edilir (otomatik degil).
• .smoke-dist klasoru derleme artefaktidir; git takibi disinda tutulmalidir.

Plan ve Faz Dokümanları

• docs/PLAN.md
• docs/phases/phase-01-youtube-core.md
• docs/phases/phase-02-transition-graph.md
• docs/phases/phase-03-scoring-minispec.md
• docs/phases/phase-04-transition-quality-v3.md