elifeceisci/EifEceisci_io.net_project.py

## EifEceisci_io.net_project.py
# . Elif Ece İŞÇİ 'NİN ÜRETTİĞİ Agent Yetenekleri (Ostim Teknik Üni. YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİ ve YAZILIM MÜH. (ÇİFT ANA DAL) 3.SINIF öğrencisi
# 1.Takvim Hatırlatıcı Becerisi (CalendarSkill)
# 2.Kitap Öneri Becerisi (BookSuggestionSkill)
# 3.Konuşma Tanıma ve Sesli Yanıt (speech_recognition & pyttsx3) : Mikrofondan Türkçe sesli komut alır.Komutu yazıya çevirir. Ajandan gelen cevabı sesli olarak kullanıcıya okur.
# 4.Telegram Bot Entegrasyonu
# 5.Kullanıcı Profili Kayıt Sistemi (JSON ile)
# 6.Web Tabanlı Chat UI (React + Flask) React arayüzü üzerinden mesaj gönderilir.Flask API’si ile cevap alınır.Kullanıcı ve ajan arasındaki sohbet web ortamında gerçekleşir.
# 7.Excel Dosyası Analizi ve Mail Gönderimi: Excel dosyasının özetini çıkarır,Sayısal kolonların istatistikleriSonuçları e-posta yoluyla kullanıcıya gönderir.
# 8.Hava Durumu Sorgulama: Kullanıcının konumuna göre güncel hava bilgisi verir.
# 9.Film Önerisi: Tercih edilen türe göre güncel veya popüler film önerisi yapar.
# 10.Günlük Motivasyon Sözü: Kullanıcıya rastgele bir motivasyon sözü söyler.
# 11.Döviz ve Kripto Takibi: Anlık döviz kuru veya kripto para değerlerini gösterir.
# 12.Sağlık Tavsiyesi : Belirtilere göre genel sağlık tavsiyesi verir (tıbbi değil, önerisel).
# 13.Alışveriş Hatırlatıcı : Market listesi gibi alışveriş notlarını hatırlatır.
# 14.Haber Başlıkları : Güncel haberleri veya kategoriye özel haber özetlerini sunar.
# 15.Günlük Planlama: Kullanıcının gününü planlamasına yardımcı olacak öneriler sunar.
# 16.Şifre Güvenlik Analizi: Girilen bir şifrenin güvenli olup olmadığını analiz eder.
# 17.python Kod Hatası Yardımcısı: Python hata mesajlarını analiz eder, çözüm önerir.
# Kullanıcının Kıyafetlerinden KOMBİN önerisi OLUŞTURMA : dolaptaki kıyafetleri tanıyabilen, türlerini (üst, alt, ayakkabı, aksesuar vb.) ve renklerini belirleyebilen özel bir görüntü işleme fonksiyonuyla kombin önerisi yapacaktır.
# Medya İşleme:
# 19. Fotoğraf kalite artırma
# 20.Video çözünürlük iyileştirme
# 21. Nesne tanıma
# 22.Görüntü stili transferi
# 23. Video özetleme
# 24.Sesi yazıya çevirme
# 25.Metni seslendirme
# 26.Sesi iyileştirme
# Yaratıcılık ve İçerik Üretimi:
# 27. Müzik üretme
# 28.Hikaye yazma
# 29. Senaryo oluşturma
# 30.Şiir yazma
# 31.Şarkı sözü yazma
# 32.Sunum oluşturma
# Yardımcı ve Bilgi Tabanlı Görevler:
# 33.Tarif önerme
# 34.Yemek tarifi bulma
# 35.Seyahat planlama
# 36.Rota oluşturma
# 37. Kitap önerme
# 38. Makale tavsiye etme
# 39.Soru cevaplama
# 40.Dilbilgisi kontrolü
# 41.Yazım kontrolü
# 42. Etkinlik hatırlatma
# 43.Takvime ekleme
# Eğlence ve Kişisel Asistanlık:
# 44.Espri yapma
# 45. Fıkra anlatma
# 46.Oyun oynama
# 47.Burç yorumlama
# Sağlık:
# 48. İlaç etkileşim kontrolü
# 49. Sağlıklı yaşam koçluğu (kilo verme, egzersiz vb. hedeflere yönelik)
# 50.Tıbbi görüntü analizi (röntgen, MR vb.)
# Finans:
# 51. Piyasa analizi ve tahmin (hisse senedi, döviz kuru, kripto değerler)
# 52. Risk değerlendirme (finansal profil analizi)
# 53. Dolandırıcılık tespiti (şüpheli işlem analizi)
# 54. Kişisel finans yönetimi (bütçe oluşturma, tasarruf önerileri)
# Eğitim:
# 55.Kişiselleştirilmiş öğrenme (öğrenci verilerine göre içerik adaptasyonu)
# 56. Akademik soru cevaplama (bilgi erişimi)
# 57. Ödev ve sınav yardımı (konu ve seviyeye uygun materyal sağlama)
# 58. Dil öğrenme asistanlığı (telaffuz geri bildirimi)
# Üretim:
# 59. Kalite kontrol (ürün kusur tespiti - görsel kontrol)
# 60. Arıza tahmini ve önleyici bakım (makine verisi analizi)
# 61. Tedarik zinciri optimizasyonu (verimlilik ve maliyet düşürme)
# 62.İş güvenliği takibi (kask kullanımı, güvenlik kuralı ihlali tespiti - görsel analiz)
# 63.kullanıcının müzik zevkine göre SPOTFİY DAN MÜZİK ÖNERME
# 64. kullanıcının isteğine göre YOUTUBE VİDEO ÖNERME
# E-posta Yönetimi:
# 65.Gelen Kutusu Takibi: Belirli kriterlere göre e-postaları filtreleyebilir ve özetleyebilir.
# 66.Otomatik Yanıtlama: Sık sorulan sorulara veya belirli anahtar kelimeler içeren e-postalara otomatik yanıtlar gönderebilir.
# 67.E-posta Ayıklama: E-postalardan belirli bilgileri (tarih, alıcı, metin vb.) çıkarıp yapılandırılmış verilere dönüştürebilir.
# Dosya Yönetimi:
# 68.Dosya Organizasyonu: Belirli dosya türlerini veya belirli anahtar kelimeler içeren dosyaları otomatik olarak farklı klasörlere taşıyabilir veya yeniden adlandırabilir.
# 69.Dosya Dönüştürme: Belirli dosya türlerini (örneğin, PDF'yi metne, görüntüyü farklı bir formata) otomatik olarak dönüştürebilir.
# Web Otomasyonu :
# 70.Veri Kazıma : Belirli web sitelerinden temel bilgileri çekebilir.
# 71.Form Doldurma : Belirli web sitelerindeki formları otomatik olarak doldurabilir (dikkatli kullanılmalı).
# 72.Duygu Analizi: Kullanıcı metinlerinden (mesajlar, sosyal medya vb.) duyguları (pozitif, negatif, nötr) tespit edebilir. Bu, kullanıcı geri bildirimlerini anlamak veya sosyal medya trendlerini analiz etmek için kullanılabilir.
# 73.Konu Modelleme
# 74.Gelişmiş Görüntü İşleme
# 75.Zaman Serisi Tahmini
# 76.Doğal Dil Üretimi (NLG)
# 77.Öneri Sistemlerini Geliştirme
# 78.Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) Entegrasyonu
# 79.Toplantı Notlarını Otomatik Çıkarma (Mikrofondan ses alıp yazıya çevirme)
# 80. Kameradan Barkod / QR Kod Okuma
# 81. LinkedIn Paylaşımı Otomatik Üretimi (İçerik Üretici)
# 82. Excel'de Anomali Tespiti
# 83. Kullanıcı Davranışı Öğrenme (JSON ile saat takibi)
# 84 . IoT Cihaz Kontrolü (MQTT Protokolü ile): Akıllı ev cihazlarını API üzerinden yönetme.
# 85.Otomatik Yedekleme ve Cloud Sync: Belirli klasörleri Google Drive'a yedekleme.
# 86.Sosyal Medya Otomasyonu (Twitter API): Belirli hashtag'leri takip edip otomatik tweet atma.
# Akademik Makale Özetleme (Transformer Modelleri): PDF makalelerini NLP ile özetleme.
# Otomatik Doküman Dönüştürme (OCR + PDF): Görseli PDF'e veya metne çevirme.
# Müşteri Destek Otomasyonu (NLP + Ticket Sistemi): E-postaları analiz edip otomatik yanıt gönderme.
# Otomatik Kod Üretimi (GPT-3.5 Entegrasyonu): Doğal dil ile kod yazdırma.
# Ağ Güvenliği İzleme (Port Tarama): Açık portları tespit edip raporlama.
# 92.Hyperparameter Optimization (Optuna ile)
# 93.Gerçek Zamanlı Veri Akışı (Apache Kafka)
# 94.QR/Barcode ile Ürün Takibi (OpenCV ve pyzbar)
# 95.Fiziksel Ortam İzleme smbus ve örnek sensör kodu - Raspberry Pi üzerinden
# 96.BME280 Sensörü Örneği - smbus ve elle okuma - daha karmaşık
# 97.Proje Takip ve Yönetim Asistanı (Jira/Trello API Temel Entegrasyon)
# 98.Google Sheets / Excel Otomasyon : Formülleri analiz eder, hataları düzeltir, grafik oluşturur.
# 99.GPT ile 3D Sahne Oluşturucu (Blender API ile Temel Entegrasyon)
# 100.Rüya Yorumlayıcı (Basit Metin Analizi ve Sözlük Tabanlı)
# 101.TikTok/Youtube İçin Video İçerik Planlama + Script Yazımı: Konu başlığına göre video senaryosu, açıklama ve hashtag önerisi üretir.


from io_intelligence import Client

API_KEY = "YOUR_IO_INTELLIGENCE_API_KEY"
client = Client(api_key=API_KEY)

def basit_ajan(kullanici_mesaji):
    """Basit bir soruya cevap veren bir ajan."""
    try:
        yanit = client.nlp.completion(
            prompt=kullanici_mesaji,
            model="default-large", # Varsa uygun bir modeli seçin
            max_tokens=50
        )
        return yanit.choices[0].text.strip()
    except Exception as e:
        return f"Bir hata oluştu: {e}"

if __name__ == "__main__":
    while True:
        soru = input("Bana bir soru sor (çıkmak için 'q'): ")
        if soru.lower() == 'q':
            break
        cevap = basit_ajan(soru)
        print(f"Ajanın cevabı: {cevap}")

from io_intelligence import Agent, Skill, Intent, Response

# Takvim hatırlatıcısı becerisi
class CalendarSkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "randevu" in intent.text or "hatırlat" in intent.text:
            return Response(
                text="Tamam, ne zaman için hatırlatıcı kurmamı istersin?"
            )
        return Response(text="Takvimle ilgili ne yapmak istersin?")

# Kitap öneri becerisi
class BookSuggestionSkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "kitap öner" in intent.text:
            return Response(
                text=" Bugün için kitap önerim: 'Dune' - Frank Herbert. Bilimkurgu sever misin?"
            )
        return Response(text="Hangi türde kitaplar sevdiğini söyler misin?")

# Ana ajan sınıfı
class GeniusBuddy(Agent):
    def __init__(self):
        super().__init__(name="GENIUS Buddy")
        self.register_skill(CalendarSkill())
        self.register_skill(BookSuggestionSkill())
        # Daha fazla beceri burada eklenebilir

# Ajanı çalıştır
if __name__ == "__main__":
    agent = GeniusBuddy()
    print("GENIUS Buddy aktif. Size nasıl yardımcı olabilirim?")
    while True:
        user_input = input("Siz: ")
        response = agent.handle_input(user_input)
        print("Buddy:", response.text)

import speech_recognition as sr
import pyttsx3

recognizer = sr.Recognizer()
tts_engine = pyttsx3.init()

def speak(text):
    tts_engine.say(text)
    tts_engine.runAndWait()

def listen():
    with sr.Microphone() as source:
        print("Dinliyorum...")
        audio = recognizer.listen(source)
        try:
            return recognizer.recognize_google(audio, language="tr-TR")
        except sr.UnknownValueError:
            return "Sizi anlayamadım."

# Örnek kullanım
speak("Merhaba, size nasıl yardımcı olabilirim?")
komut = listen()
print("Kullanıcı dedi ki:", komut)

from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters
from io_intelligence import GeniusBuddy

agent = GeniusBuddy()

def start(update, context):
    update.message.reply_text("GENIUS Buddy hazır!")

def handle_message(update, context):
    user_text = update.message.text
    response = agent.handle_input(user_text)
    update.message.reply_text(response.text)

updater = Updater("TELEGRAM_BOT_TOKEN", use_context=True)
dp = updater.dispatcher
dp.add_handler(CommandHandler("start", start))
dp.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, handle_message))

updater.start_polling()
updater.idle()

import json

user_profiles = {}

def load_profiles():
    global user_profiles
    try:
        with open("profiles.json", "r") as file:
            user_profiles = json.load(file)
    except:
        user_profiles = {}

def save_profiles():
    with open("profiles.json", "w") as file:
        json.dump(user_profiles, file)

def update_user_preference(user_id, key, value):
    if user_id not in user_profiles:
        user_profiles[user_id] = {}
    user_profiles[user_id][key] = value
    save_profiles()

# Kullanıcı tanıma ve öneri kişiselleştirme
def suggest_book(user_id):
    prefs = user_profiles.get(user_id, {})
    if prefs.get("favori_tür") == "bilimkurgu":
        return "Bugün için önerim: 'Neuromancer' – William Gibson"
    return "Bugün için önerim: 'Simyacı' – Paulo Coelho"


from flask import Flask, request, jsonify
from io_intelligence import GeniusBuddy

app = Flask(__name__)
agent = GeniusBuddy()

@app.route("/ask", methods=["POST"])
def ask():
    user_input = request.json["message"]
    response = agent.handle_input(user_input)
    return jsonify({"reply": response.text})

if __name__ == "__main__":
    app.run(port=5000)

import pandas as pd

def summarize_excel(file_path):
    df = pd.read_excel(file_path)

    summary = {
        "Toplam Satır Sayısı": len(df),
        "Kolonlar": list(df.columns),
        "Boş Hücre Sayısı": df.isnull().sum().to_dict(),
        "Sayısal Verilerin Ortalamaları": df.describe().to_dict()
    }

    return summary
def format_summary(summary_dict):
    lines = []
    lines.append("📊 Excel Özeti:\n")
    lines.append(f"Toplam Satır: {summary_dict['Toplam Satır Sayısı']}")
    lines.append("Kolonlar: " + ", ".join(summary_dict["Kolonlar"]))
    lines.append("\n🧱 Boş Hücreler:\n")

    for col, count in summary_dict["Boş Hücre Sayısı"].items():
        lines.append(f"- {col}: {count}")

    lines.append("\n📈 Sayısal Değer Ortalamaları:\n")
    for stat, values in summary_dict["Sayısal Verilerin Ortalamaları"].items():
        lines.append(f"\n🔹 {stat.upper()}")
        for col, val in values.items():
            lines.append(f"   {col}: {val:.2f}")

    return "\n".join(lines)

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart

def send_email(subject, body, sender_email, sender_password, recipient_email):
    message = MIMEMultipart()
    message["From"] = sender_email
    message["To"] = recipient_email
    message["Subject"] = subject

    message.attach(MIMEText(body, "plain"))

    with smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587) as server:
        server.starttls()
        server.login(sender_email, sender_password)
        server.send_message(message)

    print("✅ Mail gönderildi.")
def process_and_email_excel(file_path, sender_email, sender_password, recipient_email):
    summary = summarize_excel(file_path)
    body = format_summary(summary)
    send_email(
        subject="Excel Verisi Özeti 📊",
        body=body,
        sender_email=sender_email,
        sender_password=sender_password,
        recipient_email=recipient_email
    )

if __name__ == "__main__":
    process_and_email_excel(
        file_path="ornek_dosya.xlsx",
        sender_email="seninmailin@gmail.com",
        sender_password="uygulama_sifresi",
        recipient_email="hedefmail@gmail.com"
    )

class WeatherSkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "hava" in intent.text:
            return Response(text="Bugünkü hava durumu: Güneşli, 22°C. (Bu örnek sabittir, API ile genişletilebilir)")
        return Response(text="Hangi şehir için hava durumu istiyorsun?")

class MovieSuggestionSkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "film öner" in intent.text or "film" in intent.text:
            return Response(text="Bugün için film önerim: 'Inception' - Aksiyon/Bilimkurgu")
        return Response(text="Hangi türde film sevdiğini söylersen daha iyi öneri sunarım.")

class MotivationSkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "motivasyon" in intent.text or "moral" in intent.text:
            quotes = [
                "Başarı, hazırlıkla fırsatın buluşmasıdır.",
                "Zorluklar, daha güçlü olmanız için fırsattır.",
                "Bugün yapacağın küçük bir adım, yarınını değiştirebilir."
            ]
            return Response(text=random.choice(quotes))
        return Response(text="Sana bir motivasyon sözü vereyim mi?")

class CurrencySkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "dolar" in intent.text or "euro" in intent.text:
            return Response(text="1 USD = 32.5 TL, 1 EUR = 35 TL. (Sabit örnek)")
        return Response(text="Hangi para birimini merak ediyorsun?")

class HealthAdviceSkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "baş ağrısı" in intent.text:
            return Response(text="Bol su iç, ekran süresini azalt. Gerekirse bir doktora danış.")
        return Response(text="Belirtileri açıkça yazarsan yardımcı olabilirim.")

class ShoppingReminderSkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "alışveriş" in intent.text:
            return Response(text="Alışveriş listene süt, yumurta ve ekmek eklendi.")
        return Response(text="Listene ne eklememi istersin?")

class NewsSkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "haber" in intent.text:
            return Response(text="Güncel haber: Yapay Zeka teknolojileri eğitimde devrim yaratıyor.")
        return Response(text="Ekonomi, teknoloji veya spor haberleri istersen belirt.")

class DailyPlannerSkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "planla" in intent.text or "günüm" in intent.text:
            return Response(text="Sabah egzersizi, öğle çalışması ve akşam kitap okuma öneririm.")
        return Response(text="Günü planlamama yardım etmemi ister misin?")

class PasswordCheckSkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "şifrem" in intent.text or "şifre" in intent.text:
            return Response(text="Güçlü şifre için en az 8 karakter, büyük/küçük harf, sayı ve sembol içermeli.")
        return Response(text="Şifrenin güçlü olup olmadığını mı öğrenmek istiyorsun?")

class PythonErrorHelperSkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "hata" in intent.text or "traceback" in intent.text:
            return Response(text="Kod hatanızı gönderin, size yardımcı olmaya çalışayım!")
        return Response(text="Kodunuzda bir hata mı var? Detay verirseniz inceleyebilirim.")

# --- Ajan Tanımı ---

class GeniusBuddy(Agent):
    def __init__(self):
        super().__init__(name="GENIUS Buddy")
        self.register_skill(CalendarSkill())
        self.register_skill(BookSuggestionSkill())
        self.register_skill(WeatherSkill())
        self.register_skill(MovieSuggestionSkill())
        self.register_skill(MotivationSkill())
        self.register_skill(CurrencySkill())
        self.register_skill(HealthAdviceSkill())
        self.register_skill(ShoppingReminderSkill())
        self.register_skill(NewsSkill())
        self.register_skill(DailyPlannerSkill())
        self.register_skill(PasswordCheckSkill())
        self.register_skill(PythonErrorHelperSkill())

if __name__ == "__main__":
    agent = GeniusBuddy()
    print("GENIUS Buddy aktif. Size nasıl yardımcı olabilirim?")
    while True:
        user_input = input("Siz: ")
        response = agent.handle_input(user_input)
        print("Buddy:", response.text)
from io_intelligence import Client

API_KEY = "YOUR_IO_INTELLIGENCE_API_KEY"
client = Client(api_key=API_KEY)

def kiyafet_kombinasyonu_yap(dolap_fotografi, renk_tercihleri=None, stil_tercihi=None):
    """
    Kullanıcının dolap fotoğrafından ve tercihlerinden kombinler önerir.
    """
    try:
        # 1. Dolaptaki kıyafetlerin ve renklerinin analizi (io.intelligence görüntü işleme)
        dolap_analizi = client.vision.analyze_wardrobe(image=dolap_fotografi)
        if not dolap_analizi or not dolap_analizi.get("kiyayetler"):
            return "Dolabınız analiz edilemedi veya kıyafet bulunamadı."

        kiyayetler = dolap_analizi["kiyayetler"]
        print("Dolabınızdaki kıyafetler ve renkleri:", kiyayetler)

        # 2. Kullanıcının tercihlerine göre filtreleme
        uygun_kiyayetler = kiyayetler
        if renk_tercihleri:
            uygun_kiyayetler = [k for k in uygun_kiyayetler if any(renk.lower() in k["renkler"] for renk in renk_tercihleri)]
            print("Renk tercihlerinize göre filtrelenenler:", uygun_kiyayetler)

        # 3. Kombinasyon önerileri (basit bir eşleştirme algoritması)
        if len(uygun_kiyayetler) < 2:
            return "Kombinasyon oluşturmak için yeterli kıyafet bulunamadı."

        ustler = [k for k in uygun_kiyayetler if k["tur"] == "üst"]
        altlar = [k for k in uygun_kiyayetler if k["tur"] == "alt"]
        ayakkabilar = [k for k in uygun_kiyayetler if k["tur"] == "ayakkabı"]
        aksesuarlar = [k for k in uygun_kiyayetler if k["tur"] == "aksesuar"]

        onerilen_kombinasyonlar = []
        if ustler and altlar and ayakkabilar:
            import random
            for _ in range(3): # 3 farklı kombinasyon önerisi
                ust = random.choice(ustler)
                alt = random.choice(altlar)
                ayakkabi = random.choice(ayakkabilar)
                aksesuar = random.choice(aksesuarlar) if aksesuarlar else None

                kombinasyon = f"Öneri: Üst ({ust['renkler']}, {ust['tipi']}), Alt ({alt['renkler']}, {alt['tipi']}), Ayakkabı ({ayakkabi['renkler']}, {ayakkabi['tipi']})"
                if aksesuar:
                    kombinasyon += f", Aksesuar ({aksesuar['renkler']}, {aksesuar['tipi']})"
                onerilen_kombinasyonlar.append(kombinasyon)

            return "\n".join(onerilen_kombinasyonlar)
        else:
            return "Kombinasyon için yeterli sayıda üst, alt ve ayakkabı bulunamadı."

    except Exception as e:
        return f"Kıyafet kombinasyonu oluşturulurken bir hata oluştu: {e}"

if __name__ == "__main__":
    dolap_foto = "dolabim.jpg" # Kullanıcının dolabının fotoğrafının yolu
    renkler = input("Tercih ettiğiniz renkleri virgülle ayırarak girin (isteğe bağlı): ").split(',') if input else None
    sonuclar = kiyafet_kombinasyonu_yap(dolap_foto, renk_tercihleri=renkler)
    print(sonuclar)


from io_intelligence import Client

API_KEY = "YOUR_IO_INTELLIGENCE_API_KEY"
client = Client(api_key=API_KEY)

def akilli_ajan(kullanici_istegi, *args, **kwargs):
    """Çok yönlü yeteneklere sahip akıllı ajan."""
    kullanici_istegi = kullanici_istegi.lower()

    # Medya İşleme Görevleri
    if "fotoğraf kalite artır" in kullanici_istegi or "video çözünürlük" in kullanici_istegi:
        return medya_kalitesi_artir(*args, **kwargs)
    elif "nesne tanı" in kullanici_istegi:
        return nesne_tanima(*args, **kwargs)
    elif "görüntü stili aktar" in kullanici_istegi:
        return goruntu_stili_transferi(*args, **kwargs)
    elif "video özetle" in kullanici_istegi:
        return video_ozetle(*args, **kwargs)
    elif "sesi yazıya çevir" in kullanici_istegi:
        return konusmadan_metne(*args, **kwargs)
    elif "metni seslendir" in kullanici_istegi:
        return metinden_konusmaya(*args, **kwargs)
    elif "sesi iyileştir" in kullanici_istegi:
        return ses_iyilestir(*args, **kwargs)

    # Yaratıcılık ve İçerik Üretimi
    elif "müzik üret" in kullanici_istegi:
        return muzik_uret(*args, **kwargs)
    elif "hikaye yaz" in kullanici_istegi or "senaryo oluştur" in kullanici_istegi:
        return hikaye_senaryo_olustur(*args, **kwargs)
    elif "şiir yaz" in kullanici_istegi or "şarkı sözü yaz" in kullanici_istegi:
        return siir_sarki_sozu_yaz(*args, **kwargs)
    elif "sunum oluştur" in kullanici_istegi:
        return sunum_olustur(*args, **kwargs)

    # Yardımcı ve Bilgi Tabanlı Görevler
    elif "tarif öner" in kullanici_istegi or "yemek tarifi" in kullanici_istegi:
        return tarif_oner(*args, **kwargs)
    elif "seyahat planla" in kullanici_istegi or "rota oluştur" in kullanici_istegi:
        return seyahat_planla(*args, **kwargs)
    elif "kitap öner" in kullanici_istegi or "makale tavsiye" in kullanici_istegi:
        return kitap_makale_oner(*args, **kwargs)
    elif "soru cevapla" in kullanici_istegi:
        return soru_cevapla(*args, **kwargs)
    elif "dilbilgisi kontrol" in kullanici_istegi or "yazım kontrol" in kullanici_istegi:
        return dilbilgisi_yazim_kontrolu(*args, **kwargs)
    elif "etkinlik hatırla" in kullanici_istegi or "takvime ekle" in kullanici_istegi:
        return etkinlik_hatirlatma(*args, **kwargs)

    # Eğlence ve Kişisel Asistanlık
    elif "espri yap" in kullanici_istegi or "fıkra anlat" in kullanici_istegi:
        return espri_fikra_anlat()
    elif "oyun oyna" in kullanici_istegi:
        return oyun_oyna(*args, **kwargs)
    elif "burç yorumla" in kullanici_istegi:
        return burc_yorumu_yap(*args, **kwargs)
    else:
        return "Üzgünüm, bu konuda henüz yeteneğim yok."

# Medya İşleme Görevleri (Varsayımsal io.intelligence modülleri)
def medya_kalitesi_artir(medya_dosyasi, **filtreler):
    try:
        # Varsayımsal: client.media.enhance(file=medya_dosyasi, filters=filtreler)
        return f"{medya_dosyasi} için kalite artırma/çözünürlük iyileştirme işlemleri uygulandı."
    except Exception as e:
        return f"Medya kalitesi artırma hatası: {e}"

def nesne_tanima(görüntü_dosyası):
    try:
        # Varsayımsal: nesneler = client.vision.detect_objects(image=görüntü_dosyası)
        return f"{görüntü_dosyası} içindeki nesneler tespit edildi: [nesne listesi]"
    except Exception as e:
        return f"Nesne tanıma hatası: {e}"

def goruntu_stili_transferi(kaynak_görüntü, stil_görüntüsü):
    try:
        # Varsayımsal: yeni_görüntü = client.vision.transfer_style(source=kaynak_görüntü, style=stil_görüntüsü)
        return f"Stil transferi tamamlandı, sonuç: [yeni görüntü yolu]"
    except Exception as e:
        return f"Görüntü stili transferi hatası: {e}"

def video_ozetle(video_dosyasi, uzunluk):
    try:
        # Varsayımsal: özet = client.video.summarize(video=video_dosyasi, duration=uzunluk)
        return f"{video_dosyası} özeti oluşturuldu: [özet metni]"
    except Exception as e:
        return f"Video özetleme hatası: {e}"

def konusmadan_metne(ses_dosyasi):
    try:
        # Varsayımsal: metin = client.audio.transcribe(audio=ses_dosyasi)
        return f"{ses_dosyasi} yazıya döküldü: [metin]"
    except Exception as e:
        return f"Konuşmadan metne hatası: {e}"

def metinden_konusmaya(metin, dil):
    try:
        # Varsayımsal: ses = client.audio.synthesize(text=metin, language=dil)
        return f"'{metin}' seslendirildi, sonuç: [ses dosyası yolu]"
    except Exception as e:
        return f"Metinden konuşmaya hatası: {e}"

def ses_iyilestir(ses_dosyasi):
    try:
        # Varsayımsal: iyilestirilmis_ses = client.audio.enhance(audio=ses_dosyasi)
        return f"{ses_dosyasi} iyileştirildi, sonuç: [iyileştirilmiş ses dosyası yolu]"
    except Exception as e:
        return f"Ses iyileştirme hatası: {e}"

# Yaratıcılık ve İçerik Üretimi (Varsayımsal io.intelligence modülleri veya NLP)
def muzik_uret(stil, tempo):
    try:
        # Varsayımsal: nota = client.music.generate(style=stil, bpm=tempo)
        return f"{stil} tarzında müzik üretildi: [nota bilgisi]"
    except Exception as e:
        return f"Müzik üretme hatası: {e}"

def hikaye_senaryo_olustur(tema, karakterler):
    try:
        # Varsayımsal veya NLP: metin = client.nlp.generate_story(theme=tema, characters=karakterler, max_tokens=500)
        return f"Hikaye/senaryo oluşturuldu: [metin]"
    except Exception as e:
        return f"Hikaye/senaryo oluşturma hatası: {e}"

def siir_sarki_sozu_yaz(tema, duygu):
    try:
        # Varsayımsal veya NLP: metin = client.nlp.generate_poem(theme=tema, emotion=duygu, max_tokens=100)
        return f"Şiir/şarkı sözü yazıldı: [metin]"
    except Exception as e:
        return f"Şiir/şarkı sözü yazma hatası: {e}"

def sunum_olustur(baslik, içerik_anahtarlari):
    try:
        # Varsayımsal: slaytlar = client.presentation.create(title=baslik, keywords=içerik_anahtarlari)
        return f"Sunum oluşturuldu: [sunum dosyası yolu veya slayt içerikleri]"
    except Exception as e:
        return f"Sunum oluşturma hatası: {e}"

# Yardımcı ve Bilgi Tabanlı Görevler (Varsayımsal io.intelligence modülleri veya NLP/Harici API'ler)
def tarif_oner(malzemeler):
    try:
        # Varsayımsal veya Harici API: tarifler = client.recipe.suggest(ingredients=malzemeler)
        return f"Malzemelerinize göre tarif önerileri: [tarif listesi]"
    except Exception as e:
        return f"Tarif önerisi hatası: {e}"

def seyahat_planla(konum, ilgi_alanlari, bütçe):
    try:
        # Varsayımsal veya Harici API: rota = client.travel.plan(location=konum, interests=ilgi_alanlari, budget=bütçe)
        return f"Seyahat planı oluşturuldu: [rota bilgileri]"
    except Exception as e:
        return f"Seyahat planlama hatası: {e}"

def kitap_makale_oner(gecmis, ilgi_alanlari):
    try:
        # Varsayımsal: öneriler = client.recommendation.suggest_books_articles(history=gecmis, interests=ilgi_alanlari)
        return f"Kitap/makale önerileri: [öneri listesi]"
    except Exception as e:
        return f"Kitap/makale önerisi hatası: {e}"

def soru_cevapla(soru):
    try:
        # Varsayımsal veya NLP: cevap = client.knowledge.answer(question=soru)
        return f"Sorunuzun cevabı: [cevap]"
    except Exception as e:
        return f"Soru cevaplama hatası: {e}"

def dilbilgisi_yazim_kontrolu(metin):
    try:
        # Varsayımsal: düzeltilmis_metin = client.nlp.correct_grammar(text=metin)
        return f"Düzeltilmiş metin: [düzeltilmiş metin]"
    except Exception as e:
        return f"Dilbilgisi/yazım kontrolü hatası: {e}"

def etkinlik_hatirlatma(etkinlik_adi, zaman):
    try:
        # Varsayımsal: client.calendar.add_event(name=etkinlik_adi, time=zaman)
        return f"'{etkinlik_adi}' etkinliği {zaman}'da hatırlatılacak."
    except Exception as e:
        return f"Etkinlik hatırlatma hatası: {e}"

# Eğlence ve Kişisel Asistanlık (Basit metin üretimi)
def espri_fikra_anlat():
    espriler = ["Neden matematik kitabı üzgündü? Çünkü çok problemi vardı.", "Bir fil merdivenden nasıl iner? Kayarak!", "..."]
    import random
    return random.choice(espriler)

def oyun_oyna(oyun_adi, *args, **kwargs):
    return f"{oyun_adi} oyunu başlatılıyor... (Bu işlevsellik daha karmaşık bir yapı gerektirebilir)"

def burc_yorumu_yap(burc):
    yorumlar = {"koç": "Bugün enerjik hissedebilirsiniz...", "boğa": "Maddi konulara odaklanın..."}
    return yorumlar.get(burc.lower(), "Geçersiz burç.")

if __name__ == "__main__":
    while True:
        istek = input("Ne yapmak istersiniz? (Çıkmak için 'q'): ")
        if istek.lower() == 'q':
            break
        # Örnek kullanımlar (gerçek parametreler io.intelligence API'sine göre ayarlanmalı)
        if "fotoğraf kalite artır" in istek:
            sonuc = akilli_ajan(istek, medya_dosyasi="resim.jpg", filtreler={"keskinlik": 0.8, "parlaklık": 1.1})
        elif "nesne tanı" in istek:
            sonuc = akilli_ajan(istek, görüntü_dosyası="resim.jpg")
        elif "hikaye yaz" in istek:
            sonuc = akilli_ajan(istek, tema="uzay macerası", karakterler=["kahraman", "robot"])
        elif "tarif öner" in istek:
            sonuc = akilli_ajan(istek, malzemeler=["domates", "peynir", "fesleğen"])
        else:
            sonuc = akilli_ajan(istek)
        print(sonuc)

from io_intelligence import Client

API_KEY = "YOUR_IO_INTELLIGENCE_API_KEY"
client = Client(api_key=API_KEY)

def uzman_ajan(kullanici_istegi, *args, **kwargs):
    """Çeşitli sektörlerde uzmanlaşmış yeteneklere sahip akıllı ajan."""
    kullanici_istegi = kullanici_istegi.lower()

    # Sağlık
    if "ilaç etkileşim" in kullanici_istegi:
        return ilac_etkilesim_kontrolu(*args, **kwargs)
    elif "sağlıklı yaşam" in kullanici_istegi or "kilo ver" in kullanici_istegi or "egzersiz" in kullanici_istegi:
        return saglikli_yasam_koclugu(*args, **kwargs)
    elif "tıbbi görüntü analiz" in kullanici_istegi or "röntgen analiz" in kullanici_istegi or "mr analiz" in kullanici_istegi:
        return tibbi_goruntu_analizi(*args, **kwargs)

    # Finans
    elif "piyasa analizi" in kullanici_istegi or "hisse senedi tahmin" in kullanici_istegi or "döviz kuru" in kullanici_istegi or "kripto değer" in kullanici_istegi:
        return piyasa_analizi_tahmin(*args, **kwargs)
    elif "risk değerlendir" in kullanici_istegi or "finansal profil" in kullanici_istegi:
        return risk_degerlendirme(*args, **kwargs)
    elif "dolandırıcılık tespit" in kullanici_istegi or "şüpheli işlem" in kullanici_istegi:
        return dolandiricilik_tespiti(*args, **kwargs)
    elif "kişisel finans yönetimi" in kullanici_istegi or "bütçe oluştur" in kullanici_istegi or "tasarruf et" in kullanici_istegi:
        return kisisel_finans_yonetimi(*args, **kwargs)

    # Eğitim
    elif "kişiselleştirilmiş öğrenme" in kullanici_istegi or "öğrenme hızı" in kullanici_istegi:
        return kisisellestirilmis_ogrenme(*args, **kwargs)
    elif "soru cevap" in kullanici_istegi or "akademik soru" in kullanici_istegi or "bilgi erişim" in kullanici_istegi:
        return soru_cevap_akademik(*args, **kwargs)
    elif "ödev yardım" in kullanici_istegi or "sınav hazırlık" in kullanici_istegi or "pratik soru" in kullanici_istegi:
        return odev_sinav_yardim(*args, **kwargs)
    elif "dil öğren" in kullanici_istegi or "telaffuz geri bildirim" in kullanici_istegi:
        return dil_ogrenme_asistani(*args, **kwargs)

    # Üretim
    elif "kalite kontrol" in kullanici_istegi or "ürün kusur" in kullanici_istegi or "görsel kontrol" in kullanici_istegi:
        return kalite_kontrol(*args, **kwargs)
    elif "arıza tahmin" in kullanici_istegi or "önleyici bakım" in kullanici_istegi or "makine verisi" in kullanici_istegi:
        return ariza_tahmin_onleyici_bakim(*args, **kwargs)
    elif "tedarik zinciri optimizasyon" in kullanici_istegi or "verimlilik artır" in kullanici_istegi or "maliyet düşür" in kullanici_istegi:
        return tedarik_zinciri_optimizasyonu(*args, **kwargs)
    elif "iş güvenliği takip" in kullanici_istegi or "kask kullanımı" in kullanici_istegi or "güvenlik kuralı" in kullanici_istegi:
        return is_guvenligi_takip(*args, **kwargs)

    else:
        return "Üzgünüm, bu alanda henüz uzmanlığım yok."

# Sağlık (Varsayımsal io.intelligence modülleri ve harici entegrasyonlar)
def ilac_etkilesim_kontrolu(ilaclar):
    try:
        # Varsayımsal: etkilesimler = client.health.check_drug_interactions(drugs=ilaclar)
        # Gerçekte harici bir ilaç etkileşim veri tabanına bağlanmak gerekebilir.
        return f"{ilaclar} için olası ilaç etkileşimleri: [etkileşim bilgileri]"
    except Exception as e:
        return f"İlaç etkileşim kontrolü hatası: {e}"

def saglikli_yasam_koclugu(hedef, kullanici_verileri=None):
    try:
        # Varsayımsal: öneriler = client.health.get_lifestyle_advice(goal=hedef, user_data=kullanici_verileri)
        # io.intelligence NLP ile diyalog yönetimi ve kişiselleştirme
        return f"{hedef} hedefinize yönelik kişiselleştirilmiş öneriler: [öneri listesi]"
    except Exception as e:
        return f"Sağlıklı yaşam koçluğu hatası: {e}"

def tibbi_goruntu_analizi(goruntu_dosyasi):
    try:
        # Varsayımsal: bulgular = client.vision.analyze_medical_image(image=goruntu_dosyasi)
        return f"{goruntu_dosyasi} analiz sonuçları (ön bulgular): [bulgu listesi]"
    except Exception as e:
        return f"Tıbbi görüntü analizi hatası: {e}"

# Finans (Varsayımsal io.intelligence veri analizi ve harici veri kaynakları)
def piyasa_analizi_tahmin(semboller, zaman_araligi):
    try:
        # Varsayımsal: tahminler = client.finance.analyze_market(symbols=semboller, timeframe=zaman_araligi)
        # Gerçekte finansal veri API'lerine bağlanmak gerekebilir.
        return f"{semboller} için piyasa analizi ve tahminler ({zaman_araligi}): [tahmin bilgileri]"
    except Exception as e:
        return f"Piyasa analizi ve tahmin hatası: {e}"

def risk_degerlendirme(finansal_profil):
    try:
        # Varsayımsal: risk_skoru = client.finance.assess_risk(profile=finansal_profil)
        return f"Finansal profilinize göre risk değerlendirme sonucu: [risk skoru ve yorum]"
    except Exception as e:
        return f"Risk değerlendirme hatası: {e}"

def dolandiricilik_tespiti(islem_verileri):
    try:
        # Varsayımsal: supheli_islemler = client.finance.detect_fraud(transactions=islem_verileri)
        return f"İşlem verilerinde tespit edilen şüpheli aktiviteler: [şüpheli işlemler listesi]"
    except Exception as e:
        return f"Dolandırıcılık tespiti hatası: {e}"

def kisisel_finans_yonetimi(gelir_gider_verileri):
    try:
        # Varsayımsal: butce_onerileri = client.finance.manage_personal_finance(data=gelir_gider_verileri)
        # io.intelligence NLP ile finansal metin analizi
        return f"Gelir ve giderlerinize göre bütçe önerileri ve analiz: [bütçe bilgileri]"
    except Exception as e:
        return f"Kişisel finans yönetimi hatası: {e}"

# Eğitim (Varsayımsal io.intelligence NLP ve kişiselleştirme modülleri)
def kisisellestirilmis_ogrenme(ogrenci_verileri, ders_icerigi):
    try:
        # Varsayımsal: adapte_icerik = client.education.adapt_content(student_data=ogrenci_verileri, content=ders_icerigi)
        return f"Öğrenme hızınıza ve stilinize göre adapte edilmiş ders içeriği: [adapte edilmiş içerik]"
    except Exception as e:
        return f"Kişiselleştirilmiş öğrenme hatası: {e}"

def soru_cevap_akademik(soru):
    try:
        # Varsayımsal: cevap = client.knowledge.answer_academic(question=soru)
        # io.intelligence NLP ile bilgi tabanı erişimi ve anlamsal arama
        return f"Akademik sorunuzun cevabı: [cevap]"
    except Exception as e:
        return f"Akademik soru cevaplama hatası: {e}"

def odev_sinav_yardim(konu, seviye):
    try:
        # Varsayımsal: yardim_materyalleri = client.education.assist_homework_exams(topic=konu, level=seviye)
        # io.intelligence NLP ile soru üretme ve içerik özetleme
        return f"{konu} konusunda {seviye} seviyesine uygun ödev/sınav yardım materyalleri: [materyal listesi]"
    except Exception as e:
        return f"Ödev/sınav yardımı hatası: {e}"

def dil_ogrenme_asistani(ogrenilecek_dil, kullanici_sesi=None, metin=None):
    try:
        # Varsayımsal: geri_bildirim = client.language.provide_feedback(language=ogrenilecek_dil, audio=kullanici_sesi, text=metin)
        # io.intelligence ses işleme ve NLP modülleri
        return f"{ogrenilecek_dil} öğrenimi için geri bildirim: [geri bildirim bilgileri]"
    except Exception as e:
        return f"Dil öğrenme asistanı hatası: {e}"

# Üretim (Varsayımsal io.intelligence görüntü işleme ve veri analizi modülleri)
def kalite_kontrol(urun_goruntusu):
    try:
        # Varsayımsal: kusurlar = client.manufacturing.detect_defects(image=urun_goruntusu)
        return f"Ürün görüntüsünde tespit edilen kusurlar: [kusur listesi]"
    except Exception as e:
        return f"Kalite kontrol hatası: {e}"

def ariza_tahmin_onleyici_bakim(makine_verileri, model_adi):
    try:
        # Varsayımsal: ariza_tahmini = client.manufacturing.predict_failures(data=makine_verileri, model=model_adi)
        # io.intelligence veri analizi ve zaman serisi tahmin modülleri
        return f"{model_adi} için arıza tahmini ve önleyici bakım önerileri: [tahmin ve öneri bilgileri]"
    except Exception as e:
        return f"Arıza tahmini ve önleyici bakım hatası: {e}"

def tedarik_zinciri_optimizasyonu(tedarik_zinciri_verileri):
    try:
        # Varsayımsal: optimizasyon_önerileri = client.manufacturing.optimize_supply_chain(data=tedarik_zinciri_verileri)
        # io.intelligence veri analizi ve optimizasyon modülleri
        return f"Tedarik zinciri optimizasyonu önerileri: [öneri listesi]"
    except Exception as e:
        return f"Tedarik zinciri optimizasyonu hatası: {e}"

def is_guvenligi_takip(calisan_goruntusu):
    try:
        # Varsayımsal: ihlaller = client.manufacturing.monitor_safety(image=calisan_goruntusu)
        # io.intelligence görüntü işleme modülleri
        return f"Çalışan görüntüsünde tespit edilen iş güvenliği ihlalleri: [ihlaller listesi]"
    except Exception as e:
        return f"İş güvenliği takibi hatası: {e}"

if __name__ == "__main__":
    while True:
        istek = input("Hangi alanda yardım istersiniz? (Sağlık, Finans, Eğitim, Üretim veya 'q'): ").lower()
        if istek == 'q':
            break
        elif istek == 'sağlık':
            alt_istek = input("İlaç etkileşimi mi, sağlıklı yaşam koçluğu mu, tıbbi görüntü analizi mi? ")
            if "ilaç etkileşim" in alt_istek:
                ilaclar = input("Lütfen kullandığınız ilaçları virgülle ayırarak girin: ").split(',')
                sonuc = uzman_ajan(alt_istek, ilaclar=ilaclar)
            elif "sağlıklı yaşam" in alt_istek:
                hedef = input("Hedefiniz nedir (kilo verme, egzersiz vb.)? ")
                sonuc = uzman_ajan(alt_istek, hedef=hedef)
            elif "tıbbi görüntü" in alt_istek:
                goruntu_dosyasi = input("Analiz edilecek görüntü dosyasının adını girin: ")
                sonuc = uzman_ajan(alt_istek, goruntu_dosyasi=goruntu_dosyasi)
            else:
                sonuc = "Sağlık alanında bu konuda yardımcı olamıyorum."
        elif istek == 'finans':
            alt_istek = input("Piyasa analizi mi, risk değerlendirme mi, dolandırıcılık tespiti mi, kişisel finans yönetimi mi? ")
            # ... benzer alt istekler ve parametre toplama ...
            sonuc = uzman_ajan(alt_istek, deger1, deger2, anahtar=deger3)
        elif istek == 'eğitim':
            alt_istek = input("Kişiselleştirilmiş öğrenme mi, soru cevap mı, ödev yardım mı, dil öğrenme mi? ")
            # ... benzer alt istekler ve parametre toplama ...
            sonuc = uzman_ajan(alt_istek,  deger1, deger2, anahtar=deger3)
        elif istek == 'üretim':
            alt_istek = input("Kalite kontrol mü, arıza tahmin mi, tedarik zinciri optimizasyonu mu, iş güvenliği takibi mi? ")
            # ... benzer alt istekler ve parametre toplama ...
            sonuc = uzman_ajan(alt_istek,  deger1, deger2, anahtar=deger3)
        else:
            sonuc = "Bu sektörde uzmanlığım yok."
        print(sonuc)

# YouTube Video Öneri Becerisi
class YouTubeSkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "youtube" in intent.text or "video öner" in intent.text:
            query = intent.text.replace("youtube", "").replace("video öner", "").strip()
            return Response(text=f"'{query}' ile ilgili en popüler videoları YouTube'da aramak için buraya tıklayabilirsin: https://www.youtube.com/results?search_query={query.replace(' ', '+')}")
        return Response(text="YouTube'dan ne tür bir video arıyorsun?")

# Spotify Müzik Öneri Becerisi (basit versiyon)
class SpotifySkill(Skill):
    def on_intent(self, intent: Intent) -> Response:
        if "müzik öner" in intent.text or "spotify" in intent.text:
            genre = "lofi" if "lofi" in intent.text else "pop"
            return Response(text=f"Senin için bir Spotify listesi: https://open.spotify.com/search/{genre}")
        return Response(text="Ne tarz müzik dinlemek istersin?")

# Ana Ajan Sınıfı
class GeniusBuddy(Agent):
    def __init__(self):
        super().__init__(name="GENIUS Buddy")
        self.register_skill(YouTubeSkill())
        self.register_skill(SpotifySkill())

if __name__ == "__main__":
    agent = GeniusBuddy()
    print("GENIUS Buddy aktif. Size nasıl yardımcı olabilirim?")
    while True:
        user_input = input("Siz: ")
        response = agent.handle_input(user_input)
        print("Buddy:", response.text)

import imaplib
import email
from email.header import decode_header
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def takip_et_ve_ozetle(mail_sunucusu, kullanici_adi, parola, kriterler):
    mail = imaplib.IMAP4_SSL(mail_sunucusu)
    mail.login(kullanici_adi, parola)
    mail.select('inbox')
    status, email_ids = mail.search(None, 'ALL') # Tüm e-postaları al
    if status == 'OK':
        for mail_id in email_ids[0].split():
            status, msg_data = mail.fetch(mail_id, '(RFC822)')
            if status == 'OK':
                msg = email.message_from_bytes(msg_data[0][1])
                konu = decode_header(msg['Subject'])[0][0].decode() if isinstance(decode_header(msg['Subject'])[0][0], bytes) else decode_header(msg['Subject'])[0][0]
                gonderen = decode_header(msg['From'])[0][0].decode() if isinstance(decode_header(msg['From'])[0][0], bytes) else decode_header(msg['From'])[0][0]
                # Kriterlere göre filtreleme (basit örnek)
                if kriterler.lower() in konu.lower() or kriterler.lower() in gonderen.lower():
                    print(f"Konu: {konu}, Gönderen: {gonderen}")
                    # E-postanın içeriğini alma (basit metin)
                    for part in msg.walk():
                        if part.get_content_type() == 'text/plain':
                            body = part.get_payload(decode=True).decode()
                            print(f"İçerik (ilk 100 karakter): {body[:100]}...\n")
    mail.logout()

def otomatik_yanitla(mail_sunucusu, kullanici_adi, parola, alici_mail, konu, icerik):
    msg = MIMEText(icerik)
    msg['Subject'] = konu
    msg['From'] = kullanici_adi
    msg['To'] = alici_mail
    try:
        with smtplib.SMTP_SSL(mail_sunucusu, 465) as server:
            server.login(kullanici_adi, parola)
            server.sendmail(kullanici_adi, [alici_mail], msg.as_string())
        print(f"{alici_mail} adresine otomatik yanıt gönderildi.")
    except Exception as e:
        print(f"E-posta gönderme hatası: {e}")

# Örnek kullanım (gerçek e-posta bilgileri ve kriterler girilmelidir)
# takip_et_ve_ozetle("imap.gmail.com", "kullanici@gmail.com", "parola", "acil")
#otomatik_yanitla("smtp.gmail.com", "kullanici@gmail.com", "parola", "alici@example.com", "Otomatik Yanıt", "Merhaba, mesajınız alındı")

import os
import shutil
from pdf2docx import Converter # pip install pdf2docx
from PIL import Image # pip install Pillow

def otomatik_dosya_organize(ana_dizin, dosya_tipi, hedef_dizin):
    os.makedirs(hedef_dizin, exist_ok=True)
    for dosya_adi in os.listdir(ana_dizin):
        if dosya_adi.endswith(f".{dosya_tipi}"):
            kaynak_yol = os.path.join(ana_dizin, dosya_adi)
            hedef_yol = os.path.join(hedef_dizin, dosya_adi)
            shutil.move(kaynak_yol, hedef_yol)
            print(f"{dosya_adi} {hedef_dizin} dizinine taşındı.")

def otomatik_pdf_to_text(pdf_dizin, cikti_dizin):
    os.makedirs(cikti_dizin, exist_ok=True)
    for dosya_adi in os.listdir(pdf_dizin):
        if dosya_adi.endswith(".pdf"):
            pdf_yol = os.path.join(pdf_dizin, dosya_adi)
            docx_yol = os.path.join(cikti_dizin, dosya_adi.replace(".pdf", ".docx"))
            cv = Converter(pdf_yol)
            cv.convert(docx_yol, start=0, end=None)
            cv.close()
            print(f"{pdf_yol} -> {docx_yol}")
            # docx'i metne çevirme (basit yöntem)
            try:
                from docx import Document # pip install python-docx
                document = Document(docx_yol)
                metin = "\n".join([paragraph.text for paragraph in document.paragraphs])
                with open(docx_yol.replace(".docx", ".txt"), "w", encoding="utf-8") as f:
                    f.write(metin)
                os.remove(docx_yol) # İsteğe bağlı: docx dosyasını sil
                print(f"{docx_yol} -> {docx_yol.replace('.docx', '.txt')}")
            except ImportError:
                print("python-docx kütüphanesi kurulu değil.")

def otomatik_resim_format_donustur(ana_dizin, kaynak_format, hedef_format, hedef_dizin):
    os.makedirs(hedef_dizin, exist_ok=True)
    for dosya_adi in os.listdir(ana_dizin):
        if dosya_adi.endswith(f".{kaynak_format}"):
            kaynak_yol = os.path.join(ana_dizin, dosya_adi)
            hedef_yol = os.path.join(hedef_dizin, dosya_adi.replace(f".{kaynak_format}", f".{hedef_format}"))
            try:
                image = Image.open(kaynak_yol)
                image.save(hedef_yol)
                print(f"{kaynak_yol} -> {hedef_yol}")
            except Exception as e:
                print(f"Resim dönüştürme hatası: {e}")

# Örnek kullanım
# otomatik_dosya_organize("/path/to/indirilenler", "pdf", "/path/to/pdf_arsivi")
# otomatik_pdf_to_text("/path/to/pdf_dosyalari", "/path/to/metin_dosyalari")
# otomatik_resim_format_donustur("/path/to/resimler", "jpg", "png", "/path/to/png_resimleri")

import requests
from bs4 import BeautifulSoup # pip install beautifulsoup4

def basit_veri_kazima(url, etiket):
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status() # Hata durumunda exception yükseltir
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        sonuclar = soup.find_all(etiket)
        for sonuc in sonuclar:
            print(sonuc.text.strip())
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Web sitesi erişim hatası: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"Veri kazıma hatası: {e}")

# Örnek kullanım
# basit_veri_kazima("https://www.example.com/haberler", "h2")

from transformers import pipeline # pip install transformers

duygu_analizi = pipeline("sentiment-analysis")

def metin_duygu_analizi(metin):
    sonuc = duygu_analizi(metin)[0]
    return f"Metin: '{metin}', Duygu: {sonuc['label']}, Skor: {sonuc['score']}"

# Örnek kullanım
# print(metin_duygu_analizi("Bugün hava çok güzel."))
# print(metin_duygu_analizi("Bu durum beni çok üzdü."))


import gensim
from gensim import corpora

# Örnek belgeler
belgeler = [
    "Bu belge yapay zeka ve makine öğrenmesi hakkında.",
    "Doğal dil işleme, yapay zekanın önemli bir alt dalıdır.",
    "Makine öğrenmesi algoritmaları veri üzerinde öğrenir.",
    "Derin öğrenme, makine öğrenmesinin güçlü bir tekniğidir.",
    "Python, veri bilimi ve yapay zeka için popüler bir dildir.",
    "Veri görselleştirme, veriyi anlamak için önemlidir.",
    "Büyük veri analizi, işletmeler için değerli içgörüler sunar.",
    "Bulut bilişim, veri depolama ve işleme için ölçeklenebilir çözümler sunar.",
    "Siber güvenlik, dijital varlıkları korumayı amaçlar.",
    "Ağ güvenliği, yetkisiz erişimi engellemeyi hedefler."
]

# Metin ön işleme (basit tokenizasyon)
tokenlestirilmis_belgeler = [belge.lower().split() for belge in belgeler]

# Kelime dağarcığı oluşturma
sozluk = corpora.Dictionary(tokenlestirilmis_belgeler)

# Belge-terim matrisi oluşturma
corpus = [sozluk.doc2bow(belge) for belge in tokenlestirilmis_belgeler]

# LDA modelini eğitme (Latent Dirichlet Allocation)
lda_modeli = gensim.models.LdaModel(corpus, num_topics=3, id2word=sozluk, random_state=42)

# Elde edilen konuları yazdırma
for idx, topic in lda_modeli.print_topics(-1):
    print('Konu: {} \nKelimeler: {}\n'.format(idx, topic))

# Bir belgenin hangi konularla ilişkili olduğunu gösterme
yeni_belge = "Yapay zeka ve veri analizi geleceğin teknolojileridir."
yeni_vektor = sozluk.doc2bow(yeni_belge.lower().split())
konu_dagilimi = lda_modeli[yeni_vektor]
print(f"\n'{yeni_belge}' belgesinin konu dağılımı: {konu_dagilimi}")

import cv2

# Yüz tanıma için eğitilmiş model yükleme (Haar Cascade yaygın bir başlangıç modelidir)
yuz_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

def yuz_tanima(goruntu_yolu):
    img = cv2.imread(goruntu_yolu)
    if img is None:
        return "Görüntü okunamadı."
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    yuzler = yuz_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    print(f"{goruntu_yolu} içinde {len(yuzler)} yüz bulundu.")
    for (x, y, w, h) in yuzler:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    # İsteğe bağlı olarak yüzleri işaretlenmiş görüntüyü kaydedebilir veya gösterebilirsiniz.
    # cv2.imshow('Yüzler', img)
    # cv2.waitKey(0)
    # cv2.destroyAllWindows()
    return f"{goruntu_yolu} içinde yüzler tespit edildi."

# Örnek kullanım
# sonuc = yuz_tanima("ornek_yuz_goruntusu.jpg")
# print(sonuc)

from prophet import Prophet
import pandas as pd

# Örnek zaman serisi verisi (tarih ve değer)
data = {
    'ds': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-08', '2023-01-15', '2023-01-22', '2023-01-29']),
    'y': [10, 12, 15, 13, 16]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Prophet modelini oluşturma ve eğitme
model = Prophet()
model.fit(df)

# Gelecek için tahmin oluşturma
gelecek = model.make_future_dataframe(periods=5, freq='W') # 5 haftalık tahmin
tahmin = model.predict(gelecek)

# Tahmin sonuçlarını yazdırma
print(tahmin[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail())

# Tahmin grafiğini çizdirme (isteğe bağlı)
# from prophet.plot import plot
# fig1 = model.plot(tahmin)
# plt.show()

def basit_nlg(veri):
    """Basit bir veri sözlüğünden doğal dil metni üretir."""
    urun_adi = veri.get("urun", "ürün")
    fiyat = veri.get("fiyat", "bilinmiyor")
    stok_durumu = "stokta var" if veri.get("stok", False) else "stokta yok"
    indirim_orani = veri.get("indirim", 0)

    if indirim_orani > 0:
        return f"{urun_adi}, {fiyat} TL fiyatla şu anda %{indirim_orani} indirimde ve {stok_durumu}."
    else:
        return f"{urun_adi}, {fiyat} TL fiyatla {stok_durumu}."

# Örnek veri
urun_bilgisi = {"urun": "Akıllı Telefon", "fiyat": 1999, "stok": True, "indirim": 10}
metin = basit_nlg(urun_bilgisi)
print(metin)

urun_bilgisi_2 = {"urun": "Tablet", "fiyat": 799, "stok": False}
metin_2 = basit_nlg(urun_bilgisi_2)
print(metin_2)

from surprise import Dataset, Reader, KNNBasic
from surprise.model_selection import train_test_split

# Örnek kullanıcı-ürün etkileşim verisi (kullanıcı ID, ürün ID, puan)
data = {
    'userID': [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
    'itemID': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'C', 'A', 'B'],
    'rating': [5, 4, 3, 5, 2, 4, 4, 3]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Surprise için veri okuyucu tanımlama
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
veri = Dataset.load_from_df(df[['userID', 'itemID', 'rating']], reader)

# Veriyi eğitim ve test kümelerine ayırma
egitim_kumesi, test_kumesi = train_test_split(veri, test_size=0.25, random_state=42)

# KNN (K-Nearest Neighbors) algoritmasını kullanarak model oluşturma
model = KNNBasic(sim_options={'user_based': True}) # Kullanıcı tabanlı ortak filtreleme
model.fit(egitim_kumesi)

# Bir kullanıcı için öneri yapma
kullanici_id = 1
urun_ler = ['A', 'B', 'C', 'D'] # Tüm ürünler
kullanici_etkilesimleri = [iid for (iid, rating) in egitim_kumesi.ur[egitim_kumesi.to_inner_uid(kullanici_id)]]
onerilmeyen_urunler = [urun for urun in urun_ler if urun not in kullanici_etkilesimleri]

print(f"Kullanıcı {kullanici_id} için önerilmeyen ürünler: {onerilmeyen_urunler}")
for urun_id in onerilmeyen_urunler:
    tahmin = model.predict(kullanici_id, urun_id)
    print(f"Ürün: {urun_id}, Tahmini Puan: {tahmin.est}")

    import pyautogui
import time

def basit_rpa_not_alma():
    """Basit bir not alma işlemini otomatikleştirir."""
    try:
        # Not Defteri'ni açma (Windows örneği)
        pyautogui.press('win')
        time.sleep(0.5)
        pyautogui.write('Not Defteri')
        time.sleep(0.5)
        pyautogui.press('enter')
        time.sleep(1)

        # Metin yazma
        pyautogui.write('Bu otomatik bir nottur.\n')
        pyautogui.write('Saat: ')
        import datetime
        pyautogui.write(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
        time.sleep(1)

        # Not Defteri'ni kapatma (kaydetme seçeneği sorulabilir)
        pyautogui.hotkey('alt', 'f4')

    except Exception as e:
        print(f"Otomasyon sırasında bir hata oluştu: {e}")

# Örnek kullanım (dikkatli çalıştırın, aktif pencereyi etkileyebilir)
# basit_rpa_not_alma()

import speech_recognition as sr

def toplantidan_not_al():
    r = sr.Recognizer()
    with sr.Microphone() as source:
        print("Toplantıyı dinliyorum...")
        audio = r.listen(source)
        try:
            metin = r.recognize_google(audio, language="tr-TR")
            print("Toplantı Notu:", metin)
            return metin
        except sr.UnknownValueError:
            return "Ses anlaşılamadı."
        except sr.RequestError:
            return "API hizmetine ulaşılamadı."

import cv2
from pyzbar.pyzbar import decode

def barkod_okuma():
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while True:
        _, frame = cap.read()
        for barcode in decode(frame):
            kod = barcode.data.decode('utf-8')
            print("Barkod:", kod)
            cap.release()
            return kod
        cv2.imshow('Barkod Okuyucu', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

from datetime import datetime

def linkedin_gonderisi_uret(konu):
    tarih = datetime.now().strftime("%d %B %Y")
    return f"{tarih} - Bugün {konu} hakkında öğrendiklerimi paylaşmak istiyorum...\n#öğrenme #yapayzeka #gelişim"


import pandas as pd

def anomali_tespiti(dosya_yolu):
    df = pd.read_excel(dosya_yolu)
    rapor = {}
    for col in df.select_dtypes(include='number').columns:
        ort = df[col].mean()
        std = df[col].std()
        alt = ort - 3*std
        ust = ort + 3*std
        anomaller = df[(df[col] < alt) | (df[col] > ust)]
        if not anomaller.empty:
            rapor[col] = f"{len(anomaller)} aykırı değer"
    return rapor

import json
from datetime import datetime

def davranis_kaydet(user_id):
    now = datetime.now().strftime("%H:%M")
    try:
        with open("davranis.json", "r", encoding="utf-8") as f:
            data = json.load(f)
    except:
        data = {}

    if user_id not in data:
        data[user_id] = []
    data[user_id].append(now)

    with open("davranis.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

import paho.mqtt.client as mqtt

def control_iot_device(device_id, action):
    client = mqtt.Client()
    client.connect("iot-broker.example.com", 1883)
    client.publish(f"devices/{device_id}/control", action)
    print(f"{device_id} cihazı {action} komutu gönderildi.")

control_iot_device("living_room_light", "ON")


from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build
import os

SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/drive']
SERVICE_ACCOUNT_FILE = 'credentials.json'

def backup_to_drive(local_path, drive_folder_id):
    credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(SERVICE_ACCOUNT_FILE, scopes=SCOPES)
    service = build('drive', 'v3', credentials=credentials)

    file_metadata = {'name': os.path.basename(local_path), 'parents': [drive_folder_id]}
    media = MediaFileUpload(local_path)
    service.files().create(body=file_metadata, media_body=media).execute()

backup_to_drive('/path/to/backup.zip', 'DRIVE_FOLDER_ID')


import tweepy

client = tweepy.Client(
    consumer_key='API_KEY',
    consumer_secret='API_SECRET',
    access_token='ACCESS_TOKEN',
    access_token_secret='ACCESS_SECRET'
)

# Tweet Atma
client.create_tweet(text="Merhaba dünya! 🤖 #AI")

# Hashtag Takip
class MyStream(tweepy.StreamingClient):
    def on_tweet(self, tweet):
        print(f"Yeni tweet: {tweet.text}")

stream = MyStream(bearer_token='BEARER_TOKEN')
stream.add_rules(tweepy.StreamRule("#teknoloji"))
stream.filter()


from transformers import pipeline

summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")

def summarize_paper(text):
    return summarizer(text, max_length=150, min_length=30, do_sample=False)[0]['summary_text']

print(summarize_paper("Makale metni..."))


import pytesseract
from PIL import Image
import pdfkit

def image_to_text(image_path):
    return pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path))

def html_to_pdf(html_content, output_path):
    pdfkit.from_string(html_content, output_path)

html_to_pdf("<h1>Rapor</h1><p>Otomatik üretildi</p>", "rapor.pdf")

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import SVC

# Örnek Eğitim Verisi
X_train = ["ürüm bozuk", "teslimat gecikti", "memnun kaldım"]
y_train = ["ürün_değişim", "lojistik", "teşekkür"]

vectorizer = TfidfVectorizer()
X_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
clf = SVC().fit(X_vec, y_train)

def auto_respond(email_text):
    category = clf.predict(vectorizer.transform([email_text]))[0]
    return {
        "ürün_değişim": "Lütfen ürün fotoğrafı gönderin.",
        "lojistik": "Kargo takip numaranız: XYZ123"
    }.get(category, "Teşekkür ederiz!")


import openai

openai.api_key = "API_KEY"

def generate_code(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": f"Python kodu yaz: {prompt}"}]
    )
    return response.choices[0].message['content']

print(generate_code("Pandas ile CSV dosyası okuyan fonksiyon"))


import socket
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def scan_port(ip, port):
    try:
        with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s:
            s.settimeout(1)
            s.connect((ip, port))
            return f"Port {port}: AÇIK"
    except:
        return f"Port {port}: KAPALI"

def scan_network(ip="192.168.1.1", ports=range(1, 100)):
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=100) as executor:
        results = executor.map(lambda p: scan_port(ip, p), ports)
    for result in results:
        print(result)


import optuna
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

def objective(trial):
    n_estimators = trial.suggest_int('n_estimators', 100, 1000)
    model = RandomForestClassifier(n_estimators=n_estimators)
    # Modeli eğit ve skor döndür
    return accuracy_score(y_test, model.predict(X_test))

study = optuna.create_study(direction='maximize')
study.optimize(objective, n_trials=100)


from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer(
    'sensor-data',
    bootstrap_servers='localhost:9092',
    auto_offset_reset='earliest'
)
for message in consumer:
    print(message.value.decode('utf-8'))

import cv2
from pyzbar.pyzbar import decode # pip install pyzbar

def barkod_oku():
    kamera = cv2.VideoCapture(0) # Varsayılan kamerayı aç
    if not kamera.isOpened():
        print("Kamera açılamadı.")
        return

    while True:
        ret, cerceve = kamera.read()
        if not ret:
            print("Kamera çerçevesi okunamadı.")
            break

        for barkod in decode(cerceve):
            barkod_bilgisi = barkod.data.decode('utf-8')
            barkod_tipi = barkod.type
            print(f"Barkod Tipi: {barkod_tipi}, Bilgisi: {barkod_bilgisi}")

            # Burada barkod bilgisi ile stok takip sistemine entegrasyon yapılabilir.
            # Örneğin: urun_bilgisi = stok_takip_api.get_urun(barkod_bilgisi)
            # print(f"Ürün Bilgisi: {urun_bilgisi}")

            # Barkodun etrafına dikdörtgen çizme (isteğe bağlı)
            pts = barkod.polygon
            if len(pts) == 4:
                cv2.polylines(cerceve, [pts], True, (0, 255, 0), 2)
            else:
                rect = barkod.rect
                cv2.rectangle(cerceve, (rect.left, rect.top), (rect.left + rect.width, rect.top + rect.height), (0, 255, 0), 2)

        cv2.imshow('Barkod Okuyucu', cerceve)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    kamera.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# Örnek kullanım
# barkod_oku()

import time
import board
import adafruit_dht

# Hangi GPIO pinine bağlandığını belirtin
dht_pin = board.D4

# Hangi sensör tipini kullandığınızı belirtin (DHT11 veya DHT22)
dht_device = adafruit_dht.DHT11(dht_pin) # DHT11 için
# dht_device = adafruit_dht.DHT22(dht_pin) # DHT22 için

while True:
    try:
        sicaklik_c = dht_device.temperature
        nem_yuzdesi = dht_device.humidity
        print(f"Sıcaklık: {sicaklik_c:.2f} °C, Nem: {nem_yuzdesi:.2f} %")

        # Burada riskli durumları kontrol edebilirsiniz
        if sicaklik_c > 30:
            print("UYARI: Sıcaklık yüksek!")
            # Riskli durumu bildirme mekanizması (örneğin, e-posta gönderme, alarm çalma)
        elif nem_yuzdesi > 70:
            print("UYARI: Nem yüksek!")
            # Riskli durumu bildirme mekanizması

    except RuntimeError as e:
        # Sensör okuma hatası durumunda
        print(f"DHT okuma hatası: {e.args[0]}")
        time.sleep(2.0)
        continue
    except Exception as e:
        dht_device.exit()
        raise e

    time.sleep(5.0) # Belirli aralıklarla okuma yap


    import smbus
import time

# BME280 I2C adresini belirtin (genellikle 0x76 veya 0x77)
BME280_ADRES = 0x76

# BME280 kayıt adresleri (veri sayfasından alınmalıdır)
BME280_REG_TEMP_MSB = 0xFA
BME280_REG_HUM_MSB = 0xFD
BME280_REG_CTRL_MEAS = 0xF4
BME280_REG_CTRL_HUM = 0xF2

# smbus nesnesi oluşturma (cihazınıza göre 0 veya 1 olabilir)
bus = smbus.SMBus(1)

# Kontrol kayıtlarını yapılandırma (veri sayfasına göre ayarlanmalıdır)
bus.write_byte_data(BME280_ADRES, BME280_REG_CTRL_MEAS, 0xB7) # Basınç, sıcaklık okuma
bus.write_byte_data(BME280_ADRES, BME280_REG_CTRL_HUM, 0x01)  # Nem okuma

def bme280_oku():
    # Sıcaklık verisini okuma (detaylı okuma prosedürü veri sayfasında)
    data = bus.read_i2c_block_data(BME280_ADRES, BME280_REG_TEMP_MSB, 3)
    sicaklik_raw = (data[0] << 12) | (data[1] << 4) | (data[2] >> 4)
    sicaklik_c = (sicaklik_raw / 16384.0) - 273.15

    # Nem verisini okuma (detaylı okuma prosedürü veri sayfasında)
    data = bus.read_i2c_block_data(BME280_ADRES, BME280_REG_HUM_MSB, 2)
    nem_raw = (data[0] << 8) | data[1]
    nem_yuzdesi = (nem_raw / 65536.0) * 100.0

    return sicaklik_c, nem_yuzdesi

while True:
    try:
        sicaklik, nem = bme280_oku()
        print(f"Sıcaklık: {sicaklik:.2f} °C, Nem: {nem:.2f} %")

        # Riskli durum kontrolü ve bildirme (yukarıdaki DHT örneğine benzer şekilde)

    except OSError as e:
        print(f"BME280 okuma hatası: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"Genel hata: {e}")

    time.sleep(5.0)

    from jira import JIRA

# Jira sunucu URL'si ve kimlik bilgileri
JIRA_SERVER = 'your_jira_url'
JIRA_USER = 'your_jira_username'
JIRA_PASSWORD = 'your_jira_password' # Veya API anahtarı kullanın

def jira_gorev_guncelle(gorev_anahtari, yeni_durum):
    try:
        jira = JIRA(server=JIRA_SERVER, basic_auth=(JIRA_USER, JIRA_PASSWORD))
        jira.transition_issue(gorev_anahtari, transition=yeni_durum)
        return f"{gorev_anahtari} görevinin durumu '{yeni_durum}' olarak güncellendi."
    except Exception as e:
        return f"Jira görevi güncelleme hatası: {e}"

def jira_hatirlatma_yolla(gorev_anahtari, kullanici_mail, hatirlatma_metni):
    try:
        jira = JIRA(server=JIRA_SERVER, basic_auth=(JIRA_USER, JIRA_PASSWORD))
        issue = jira.issue(gorev_anahtari)
        yorum = f"HATIRLATMA ({kullanici_mail}): {hatirlatma_metni}"
        jira.add_comment(issue, yorum)
        # Burada e-posta gönderme işlevi de eklenebilir.
        return f"{gorev_anahtari} görevine hatırlatma eklendi."
    except Exception as e:
        return f"Jira hatırlatma hatası: {e}"

# Örnek kullanım
# sonuc_guncelle = jira_gorev_guncelle("PROJE-123", "Yapılıyor")
# print(sonuc_guncelle)
# sonuc_hatirlatma = jira_hatirlatma_yolla("PROJE-123", "kullanici@example.com", "Bu görevi tamamlamayı unutmayın!")
# print(sonuc_hatirlatma)

from trello import TrelloClient

# Trello API anahtarı ve token
TRELLO_API_KEY = 'your_trello_api_key'
TRELLO_API_SECRET = 'your_trello_api_secret'
TRELLO_TOKEN = 'your_trello_token'
TRELLO_TOKEN_SECRET = 'your_trello_token_secret' # Gerekli olmayabilir

def trello_kart_guncelle(kart_id, liste_adi):
    try:
        client = TrelloClient(api_key=TRELLO_API_KEY, token=TRELLO_TOKEN)
        kart = client.get_card(kart_id)
        liste = None
        for l in kart.board.get_lists('open'):
            if l.name == liste_adi:
                liste = l
                break
        if liste:
            kart.change_list(liste.id)
            return f"{kart.name} kartı '{liste_adi}' listesine taşındı."
        else:
            return f"'{liste_adi}' adlı liste bulunamadı."
    except Exception as e:
        return f"Trello kartı güncelleme hatası: {e}"

def trello_hatirlatma_yolla(kart_id, mesaj):
    try:
        client = TrelloClient(api_key=TRELLO_API_KEY, token=TRELLO_TOKEN)
        kart = client.get_card(kart_id)
        kart.add_comment(mesaj)
        # Burada e-posta gönderme işlevi de eklenebilir.
        return f"{kart.name} kartına yorum eklendi: {mesaj}"
    except Exception as e:
        return f"Trello hatırlatma hatası: {e}"

# Örnek kullanım
# sonuc_guncelle_trello = trello_kart_guncelle("kart_id", "Yapılıyor")
# print(sonuc_guncelle_trello)
# sonuc_hatirlatma_trello = trello_hatirlatma_yolla("kart_id", "Bu görevi kontrol etmeyi unutmayın!")
# print(sonuc_hatirlatma_trello)

import gspread
from google.oauth2.service_account import Credentials

# Kimlik bilgileri dosyasının yolu
CREDENTIALS_FILE = 'path/to/your/credentials.json'

# Gerekli scope'lar
SCOPES = [
    'https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets',
    'https://www.googleapis.com/auth/drive.file'
]

def google_sheets_analiz_et(spreadsheet_adi, sayfa_adi):
    creds = Credentials.from_service_account_file(CREDENTIALS_FILE, scopes=SCOPES)
    gc = gspread.authorize(creds)
    try:
        sh = gc.open(spreadsheet_adi)
        worksheet = sh.worksheet(sayfa_adi)
        veriler = worksheet.get_all_values()

        if not veriler:
            return "Sayfada veri bulunamadı."

        # Formülleri analiz etme (basit bir kontrol)
        formuller = worksheet.findall('=')
        print(f"Bulunan formül hücreleri: {[hücre.row, hücre.col] for hücre in formuller}")

        # Hataları kontrol etme (basit bir kontrol - #DIV/0! gibi yaygın hatalar)
        hatali_hucreler = []
        for i, satir in enumerate(veriler):
            for j, hucre in enumerate(satir):
                if "#DIV/0!" in hucre:
                    hatali_hucreler.append([i + 1, j + 1, hucre])
        print(f"Bulunan hatalı hücreler: {hatali_hucreler}")

        # Sayısal kolonların istatistiklerini hesaplama (basit örnek - ilk kolon)
        if veriler and len(veriler[0]) > 0:
            try:
                sayisal_veriler = [float(satir[0]) for satir in veriler[1:] if satir[0].isdigit() or ('.' in satir[0] and satir[0].replace('.', '', 1).isdigit())]
                if sayisal_veriler:
                    ortalama = sum(sayisal_veriler) / len(sayisal_veriler)
                    print(f"İlk kolonun ortalaması: {ortalama}")
            except ValueError:
                print("İlk kolonda sayısal olmayan veriler bulundu.")

        return "Google Sheets analizi tamamlandı. Sonuçlar konsola yazdırıldı."

    except gspread.exceptions.SpreadsheetNotFound:
        return f"{spreadsheet_adi} adlı Google Sheets bulunamadı."
    except gspread.exceptions.WorksheetNotFound:
        return f"{sayfa_adi} adlı sayfa bulunamadı."
    except Exception as e:
        return f"Google Sheets hatası: {e}"

# Örnek kullanım
# sonuc = google_sheets_analiz_et("Benim E-Tablom", "Sayfa1")
# print(sonuc)

import openpyxl

def excel_analiz_et(dosya_yolu, sayfa_adi):
    try:
        wb = openpyxl.load_workbook(dosya_yolu)
        if sayfa_adi not in wb.sheetnames:
            return f"{sayfa_adi} adlı sayfa bulunamadı."
        sheet = wb[sayfa_adi]

        # Formülleri analiz etme
        formullu_hucreler = [(hucre.row, hucre.column) for satir in sheet.iter_rows() for hucre in satir if hucre.has_formula]
        print(f"Formüllü hücreler: {formullu_hucreler}")

        # Hataları kontrol etme (basit bir kontrol - hücre değerine bakarak)
        hatali_hucreler = [(hucre.row, hucre.column, hucre.value) for satir in sheet.iter_rows() for hucre in satir if isinstance(hucre.value, str) and "#" in hucre.value]
        print(f"Hatalı hücreler: {hatali_hucreler}")

        # Sayısal kolonların istatistiklerini hesaplama (basit örnek - ilk kolon)
        sayisal_veriler = []
        for hucre in sheet.iter_cols(min_col=1, max_col=1, min_row=2):
            try:
                if hucre[0].value is not None:
                    sayisal_veriler.append(float(hucre[0].value))
            except ValueError:
                print("İlk kolonda sayısal olmayan veriler bulundu.")
                break
        if sayisal_veriler:
            ortalama = sum(sayisal_veriler) / len(sayisal_veriler)
            print(f"İlk kolonun ortalaması: {ortalama}")

        return "Excel analizi tamamlandı. Sonuçlar konsola yazdırıldı."

    except FileNotFoundError:
        return f"{dosya_yolu} adlı Excel dosyası bulunamadı."
    except Exception as e:
        return f"Excel hatası: {e}"

# Örnek kullanım
# sonuc = excel_analiz_et("ornek.xlsx", "Sayfa1")
#print(sonuc)

import bpy
import random

def sahne_olustur_gpt(metin_talimatlari):
    """GPT'den alınan metin talimatlarına göre basit bir sahne oluşturur."""
    bpy.ops.object.select_all(action='SELECT')
    bpy.ops.object.delete(use_global=False)

    talimatlar = metin_talimatlari.lower().split(',')
    for talimat in talimatlar:
        talimat = talimat.strip()
        if "küp" in talimat:
            bpy.ops.mesh.primitive_cube_add(location=(random.uniform(-3, 3), random.uniform(-3, 3), 0))
        elif "küre" in talimat:
            bpy.ops.mesh.primitive_uv_sphere_add(location=(random.uniform(-3, 3), random.uniform(-3, 3), 0))
        elif "ışık" in talimat:
            bpy.ops.object.light_add(type='POINT', location=(random.uniform(-5, 5), random.uniform(-5, 5), random.uniform(2, 5)))
        elif "kamera" in talimat:
            bpy.ops.object.camera_add(location=(5, 5, 5), rotation=(1.0472, 0, 0.7854)) # Örnek rotasyon

    return "3D sahne metin talimatlarına göre oluşturuldu."

# Örnek kullanım (GPT'den alınan bir metin hayal edin)
gpt_talimatlari = "bir küp ekle, bir küre yerleştir, bir ışık olsun"
sonuc = sahne_olustur_gpt(gpt_talimatlari)
print(sonuc)


import random

ruya_yorumlari = {
    "uçmak": ["Özgürlük arayışındasınız.", "Yükselme isteğiniz var."],
    "su": ["Duygusal durumunuzu yansıtabilir.", "Bilinçaltınızın derinlikleri."],
    "ateş": ["Tutku ve enerji.", "Öfke veya tehlike işareti olabilir."],
    "kaybolmak": ["Hayatta yön arayışındasınız.", "Belirsizlik hissediyorsunuz."],
    "diş dökülmesi": ["Kaygı veya güç kaybı.", "Değişim ve yenilenme."],
    "kedi": ["Bağımsızlık ve gizem.", "Dişi enerji."],
    "köpek": ["Sadakat ve dostluk.", "Korunma ihtiyacı."],
}

def ruya_yorumu_yap(ruya_metni):
    ruya_kelimeleri = ruya_metni.lower().split()
    yorumlar = []
    for kelime in ruya_kelimeleri:
        if kelime in ruya_yorumlari:
            yorumlar.append(random.choice(ruya_yorumlari[kelime]))

    if yorumlar:
        return "Rüyanızda geçen kelimelere göre olası yorumlar: \n" + "\n".join(set(yorumlar))
    else:
        return "Rüyanızda geçen kelimelerle ilgili yorum bulamadım."

# Örnek kullanım
# ruya = input("Rüyanızı anlatın: ")
# yorum = ruya_yorumu_yap(ruya)
# print(yorum)


import random

def icerik_planla_ve_script_yaz(konu_basligi, platform="TikTok", hedef_kitle="genel"):
    """
    Verilen konu başlığına göre video senaryosu, açıklama ve hashtag önerisi üretir.

    Args:
        konu_basligi (str): Video içeriğinin ana başlığı.
        platform (str): Hedef platform ("TikTok" veya "YouTube").
        hedef_kitle (str): Hedef kitlenin genel özellikleri.

    Returns:
        dict: İçerik planı ve script önerisi içeren bir sözlük.
    """

    senaryo = {
        "TikTok": [
            {"sahne": 1, "sure": "0-5 sn", "icerik": "Dikkat çekici bir giriş/soru."},
            {"sahne": 2, "sure": "5-15 sn", "icerik": "Konuyu tanıt ve merak uyandır."},
            {"sahne": 3, "sure": "15-45 sn", "icerik": "Ana içeriği sun."},
            {"sahne": 4, "sure": "45-55 sn", "icerik": "Harekete geçirici mesaj (beğen, takip et, yorum yap)."},
            {"sahne": 5, "sure": "55-60 sn", "icerik": "Kısa özet/teşekkür/sonraki içerik ipucu."},
        ],
        "YouTube": [
            {"sahne": 1, "sure": "0-15 sn", "icerik": "İntro/kısa özet."},
            {"sahne": 2, "sure": "15-60 sn", "icerik": "Konuyu detaylı bir şekilde tanıt."},
            {"sahne": 3, "sure": "1-X dk", "icerik": "Ana içeriği derinlemesine işle."},
            {"sahne": 4, "sure": "X-Y dk", "icerik": "Ek bilgiler/örnekler/görsel materyaller."},
            {"sahne": 5, "sure": "Y-Z dk", "icerik": "Sonuç/özet/tartışma."},
            {"sahne": 6, "sure": "Z-Son", "icerik": "Outro/abone ol çağrısı/sonraki videolar."},
        ]
    }

    # Temel açıklama oluşturma
    aciklama_sablonlari = {
        "TikTok": [
            f"{konu_basligi} hakkında kısa ve öz anlatım. #shorts #eğlence #bilgi",
            f"Bu videoda {konu_basligi} konusunu ele alıyoruz! Beğenmeyi ve takip etmeyi unutmayın. #trend #fyp",
            f"{hedef_kitle} için {konu_basligi} ipuçları! Daha fazlası için takipte kalın. #tüyo #lifehack",
        ],
        "YouTube": [
            f"Bu kapsamlı videoda {konu_basligi} konusunu tüm detaylarıyla inceliyoruz. Abone olarak daha fazla içerik için destek olabilirsiniz!",
            f"{konu_basligi} hakkında bilmeniz gereken her şey! Zaman damgaları ile istediğiniz bölüme atlayabilirsiniz.",
            f"{hedef_kitle} için özel olarak hazırladığımız bu {konu_basligi} rehberini kaçırmayın. Yorumlarda sorularınızı bekliyoruz!",
        ]
    }

    # Temel hashtag önerileri (basit anahtar kelime çıkarma)
    anahtar_kelimeler = konu_basligi.lower().split()
    hashtag_onerileri = ["#" + kelime for kelime in anahtar_kelimeler]
    hashtag_onerileri.extend(["#fyp", "#viral", "#keşfet"]) # Genel TikTok hashtagleri
    hashtag_onerileri.extend(["#youtube", "#video", "#eğitim"]) # Genel YouTube hashtagleri
    hashtag_onerileri = list(set(hashtag_onerileri)) # Tekrarları kaldır

    plan = {
        "konu_basligi": konu_basligi,
        "platform": platform,
        "hedef_kitle": hedef_kitle,
        "senaryo": senaryo.get(platform, "Geçersiz platform"),
        "aciklama": random.choice(aciklama_sablonlari.get(platform, ["Açıklama bulunamadı."])),
        "hashtagler": random.sample(hashtag_onerileri, min(10, len(hashtag_onerileri))), # Rastgele ilk 10 hashtag
    }

    return plan

# Örnek kullanım
konu = "Evde kolay pizza yapımı"
tiktok_plan = icerik_planla_ve_script_yaz(konu, platform="TikTok", hedef_kitle="yemek severler")
print("TikTok İçin Plan:\n", tiktok_plan)

youtube_plan = icerik_planla_ve_script_yaz(konu, platform="YouTube", hedef_kitle="gurmeler")
print("\nYouTube İçin Plan:\n", youtube_plan)

konu2 = "Python ile web kazıma öğreniyorum"
genel_plan = icerik_planla_ve_script_yaz(konu2) # Varsayılan platform TikTok
print("\nGenel Plan:\n", genel_plan)