Selam, open.mp dokümantasyonunu scrape edip AI ile işleyerek 3600 satırlık bir veri seti oluşturdum. Deneme amaçlı gpt-oss-120b modelinde fine-tuning yaptım ve sonuçlar, model boyutuna göre gayet iyi çıktı.
Bir sonraki adımda; düzgün mimariye sahip kütüphaneleri, oyun modlarını, filterscriptleri ve snippetları da aynı şekilde işleyip veri setini büyütmeyi düşünüyorum. Özellikle temiz ve iyi organize edilmiş projeler dataset kalitesini ciddi şekilde artırıyor.
Eğer bildiğiniz, kod yapısına güvendiğiniz oyun modları veya filterscriptler varsa buraya yazarsanız sevinirim. Dataseti biraz daha sağlam ve çeşitli hale getirmek istiyorum.
Dataset: https://huggingface.co/datasets/yeatdev/openmp-dataset
(https://i.hizliresim.com/l4zwi03.png) (https://hizliresim.com/l4zwi03)
bu çocuk sampa umut getiriyor. seyit onbaşı gibi zorluyor canlanması için.
Alıntı yapılan: deksdeveloper - 15 Mayıs 2026, 16:11:35Eğer bildiğiniz, kod yapısına güvendiğiniz oyun modları veya filterscriptler varsa buraya yazarsanız sevinirim. Dataseti biraz daha sağlam ve çeşitli hale getirmek istiyorum.
Selamlar, hala arayışım devam etmekte.
Alıntı yapılan: deksdeveloper - 17 Mayıs 2026, 20:44:31Alıntı yapılan: deksdeveloper - 15 Mayıs 2026, 16:11:35Eğer bildiğiniz, kod yapısına güvendiğiniz oyun modları veya filterscriptler varsa buraya yazarsanız sevinirim. Dataseti biraz daha sağlam ve çeşitli hale getirmek istiyorum.
Selamlar, hala arayışım devam etmekte.
bootstrap eğitimi için aşağıdakini önerebilirim. SA-MP tarafında geliştirdiğim son oyun modunun bootstrap'i ve yıllar boyunca uğraşılarak evrilmiş bir yapı.
https://github.com/gurkansahinn/lpz-gamemode-samp
ek olarak https://github.com/Southclaws/ScavengeSurvive/tree/master tarafı da oldukça değerli olabilir. Çok legacy bir yapı olsa da yıllardır aktif geliştirilmiş bir ekosistem var. Modern mimari örneği sunmasa bile SA-MP/open.mp tarafındaki birçok sistemin pratikte nasıl kurgulandığını AI'ın öğrenmesi açısından faydalı olabilir diye düşünüyorum.
ve eğer ki claude code veya benzeri platformlar ile bir ai gateway yoluyla açacak olursan sampctl (https://github.com/Southclaws/sampctl) kullanmasını detaylı öğretmen çok işe yarayabilir kullanımda.
Alıntı yapılan: Amper - 18 Mayıs 2026, 00:28:03Alıntı yapılan: deksdeveloper - 17 Mayıs 2026, 20:44:31Alıntı yapılan: deksdeveloper - 15 Mayıs 2026, 16:11:35Eğer bildiğiniz, kod yapısına güvendiğiniz oyun modları veya filterscriptler varsa buraya yazarsanız sevinirim. Dataseti biraz daha sağlam ve çeşitli hale getirmek istiyorum.
Selamlar, hala arayışım devam etmekte.
bootstrap eğitimi için aşağıdakini önerebilirim. SA-MP tarafında geliştirdiğim son oyun modunun bootstrap'i ve yıllar boyunca uğraşılarak evrilmiş bir yapı.
https://github.com/gurkansahinn/lpz-gamemode-samp
ek olarak https://github.com/Southclaws/ScavengeSurvive/tree/master tarafı da oldukça değerli olabilir. Çok legacy bir yapı olsa da yıllardır aktif geliştirilmiş bir ekosistem var. Modern mimari örneği sunmasa bile SA-MP/open.mp tarafındaki birçok sistemin pratikte nasıl kurgulandığını AI'ın öğrenmesi açısından faydalı olabilir diye düşünüyorum.
ve eğer ki claude code veya benzeri platformlar ile bir ai gateway yoluyla açacak olursan sampctl (https://github.com/Southclaws/sampctl) kullanmasını detaylı öğretmen çok işe yarayabilir kullanımda.
Değerli bilgilerin için teşekkürler ❤️
Veri seti an itibariyle huggingface'te güncellendi.
Kaynak olarak Scavenge & Survive (https://github.com/Southclaws/ScavengeSurvive/tree/master) ve lpz-gamemode-samp (https://github.com/gurkansahinn/lpz-gamemode-samp) projelerini kullandım. Toplamda 330 dosyadan yaklaşık 990 kaliteli soru-cevap verisi elde ettim.
Tüm analiz ve veri düzenleme sürecinde DeepSeek-V4-Pro modelinden faydalandım.
İndirme linki: İndir (https://huggingface.co/datasets/yeatdev/openmp-dataset)
Laga luga bir yana bende dedim bu projede yardımcı olabilecek bir öneri yazayım sana. Dataset mantığı baya sağlam ilerliyor. Özellikle openmp tarafında böyle düzenli veri arşivi çıkaran çok az kişi var. İleride tooling, ai destekli sistemler veya otomatik kod analizleri için bile ciddi temel oluşturabilir.
Bu tarz projelerde bence en önemli konu veri standardizasyonu ve sürdürülebilirlik. Dataset büyüdükçe kategorilendirme, tagging ve format birliği çok kritik hale geliyor. Şimdiden o mantıkla ilerlemek ileride büyük rahatlık sağlar.
Belki işine yarar diye birkaç kaynak da bırakayım:
- https://github.com/openmultiplayer/open.mp
- https://github.com/Southclaws/sampctl
- https://github.com/pawn-lang/YSI-Includes
(Büyük Pawn codebase nasıl organize edilir görmek için mükemmel repo. Tagleme ve modüler yapı açısından baya fikir verir.)
Alıntı yapılan: Krips Je - 22 Mayıs 2026, 13:12:12Laga luga bir yana bende dedim bu projede yardımcı olabilecek bir öneri yazayım sana. Dataset mantığı baya sağlam ilerliyor. Özellikle openmp tarafında böyle düzenli veri arşivi çıkaran çok az kişi var. İleride tooling, ai destekli sistemler veya otomatik kod analizleri için bile ciddi temel oluşturabilir.
Bu tarz projelerde bence en önemli konu veri standardizasyonu ve sürdürülebilirlik. Dataset büyüdükçe kategorilendirme, tagging ve format birliği çok kritik hale geliyor. Şimdiden o mantıkla ilerlemek ileride büyük rahatlık sağlar.
Belki işine yarar diye birkaç kaynak da bırakayım:
- https://github.com/openmultiplayer/open.mp
- https://github.com/Southclaws/sampctl
- https://github.com/pawn-lang/YSI-Includes
(Büyük Pawn codebase nasıl organize edilir görmek için mükemmel repo. Tagleme ve modüler yapı açısından baya fikir verir.)
Değerli bilgilerin için teşekkürler, müsait zamanımda inceleyeceğim :kalp:
Veri seti an itibariyle huggingface'te güncellendi.
Kaynak olarak OpenMP-Plus (https://github.com/Rohatcengizhanbucak/OpenMP-Plus/) projelerini kullandım. Toplamda 17 dosyadan yaklaşık 62 kaliteli soru-cevap verisi elde ettim.
Tüm analiz ve veri düzenleme sürecinde DeepSeek-V4-Pro modelinden faydalandım.
OpenMP-Plus için cengizbucak'a teşekkürler!
İndirme linki: İndir (https://huggingface.co/datasets/yeatdev/openmp-dataset)
SA-MP ortamını hala ayakta tutmaya çalıştığın için teşekkür ederim. Emeğin için teşekkürler fakat bu ortamın daha çok ayakta durabileceğini sanmıyorum, her şeyin bir sonu vardır. Bu ortamında elbet bir sonu gelecek.
Alıntı yapılan: Requres. - 22 Mayıs 2026, 21:36:32SA-MP ortamını hala ayakta tutmaya çalıştığın için teşekkür ederim. Emeğin için teşekkürler fakat bu ortamın daha çok ayakta durabileceğini sanmıyorum, her şeyin bir sonu vardır. Bu ortamında elbet bir sonu gelecek.
Amacım SA-MP ortamını ayakta tutmak değil. Lakin SA-MP platformu kendi kendine dirilebilecek bir platform, yani en azından ben öyle düşünüyorum. SA-MP bir MTA veya FiveM değil, hemen hemen oynayan herkesin hayatında unutamayacağı anılara ev sahipliği yapan bir platform. Şuan hiç kimse kalmasa platformda, 1 yıl sonra eskileri özleyen birisi gelir tekrardan sunucu açmaya çalışır, reklam yapar. Örneği CS 1.6, Metin2. Yılların oyunları lakin hala aktif bir topluluğu var, SA-MP'ta öyle olacak. Sadece yenilik gerekiyor platforma, onuda gördüğüm kadarıyla
@cengizhanbucak hocam yapıyor. Geliştirdiği kütüphane beni aşırı motive etti mesela SA-MP'a olan ümidim tekrardan yeşerdi. Platform bu yaz yükselişe geçecek, derin kaynaklardan edindiğim bilgi bu yönde :maalesef: Negatife gerek yok, "positive vibes only" :kro:
aslan bu çocuk aslan
Alıntı yapılan: deksdeveloper - 17 Mayıs 2026, 20:44:31Alıntı yapılan: deksdeveloper - 15 Mayıs 2026, 16:11:35Eğer bildiğiniz, kod yapısına güvendiğiniz oyun modları veya filterscriptler varsa buraya yazarsanız sevinirim. Dataseti biraz daha sağlam ve çeşitli hale getirmek istiyorum.
Selamlar, hala arayışım devam etmekte.
emekler güzel ama bu ortamın canlanacağına dair ümit eden herkesin incineceğine eminim, sadly
bence olaya biraz daha yapıcı bakmak lazım. size doğrudan bir şey katmasına gerek yok zaten adam kendi çapında bir problemi çözmeye çalışmış ve ortaya çalışan bir şey koymuş. bu tarz işler bazen ileride çok daha büyük toolinglerin temelini oluşturuyor.
fakat bence de sa-mp'ın bugün çok özel bir şey yapmıyorsanız tek başına büyük bir anlamı da kalmadı. yıllar önce oynadığımız default deneyimi küçük değişikliklerle tekrar sununca insanlar yeni bir şey hissetmiyor. yeni şeyler öğrenme yolunda kendinize amaç üreteceğiniz bir yer.
aynı yaklaşım ragemp veya fivem gibi daha büyük yerlerde denenirse daha da ilginç sonuçlar çıkabilir. mutlaka onlara da bakılabilir data ihtiyacı varsa orada da yardımcı olurum.