Yardım | BRSX Labs

01 Hesap & Kayıt

brsxlabs.com adresinde sağ üstteki "Giriş Yap" butonuna tıkla, açılan pencerede "Kayıt Ol" sekmesine geç. Ad soyad, telefon, e-posta ve şifre yeterli — hesabın anında aktif olur.

Evet. Ana sitede oluşturduğun hesap, Qrx ve BRSX-Cloud dahil tüm BRSX Labs ürünlerinde aynı e-posta/şifre ile geçerlidir — ayrı ayrı kayıt olmana gerek yok.

Giriş penceresinde "Şifremi unuttum" bağlantısına tıkla. E-posta adresini gir, sana 6 haneli bir kod göndereceğiz. Kodu ve yeni şifreni girdiğinde şifren değişir. Kod 15 dakika geçerli ve tek kullanımlık. Kod gelmezse spam klasörünü kontrol et.

Giriş yaptıktan sonra sağ üstteki profil menüsünden Hesabım'ı aç. Şifre bölümünde mevcut şifreni ve yeni şifreni gir. Yeni şifre en az 8 karakter olmalı.

02 BRSX-Cloud

Hızlı başlangıç: Model nasıl yüklenir?

cloud.brsxlabs.com'a git, giriş yap.
Sol menüden Model Yükle'yi aç.
Model adı ve açıklama yaz.
Paylaşım şeklini seç: Açık kaynak (dosyalar indirilebilir), Chat edilebilir (sohbet sekmesinde herkes konuşabilir) ya da ikisi de.
Model dosyalarının hepsini (ağırlıklar, tokenizer, config — ne gerekiyorsa) tek klasöre koy, klasörü sürükle-bırak ya da seç.
"Chat edilebilir" seçtiysen klasörde mutlaka bir chat.py olmalı — detaylar için aşağıya bak.
Yükle'ye bas.

İki ayrı yükleme akışı var:

SafeTensors / PT — modelin klasörünü yüklersin. Sistem format konusunda katı değil, klasördeki her şeyi kabul eder; modeli nasıl yükleyip çalıştıracağını chat.py içinde sen belirlersin.

GGUF — tek bir .gguf dosyası yüklersin, chat.py yazmana gerek yoktur. Yükleme sırasında temperature, context uzunluğu ve sistem promptu sorulur; modeli biz hazırlarız. Bu yol daha hızlı çalışır, elinde hazır bir GGUF varsa bunu tercih et.

Her iki yolda da model dosyası en fazla 12 GB olabilir.

Açık kaynak: model dosyalarını herkes zip olarak indirebilir.
Chat edilebilir: model dosyaları indirilemez, ama Sohbet sekmesinde herkes tarayıcıdan modelle canlı konuşabilir.
İkisini birlikte de seçebilirsin — birbirini dışlamaz.

En sık sebep: chat.py içinde tam olarak chat adında, tek parametre alan bir fonksiyon yok, ya da fonksiyon isim/parametre olarak farklı yazılmış. chat.py rehberine göz at. Model listede görünüyor ama "durum" alanı bekliyorsa birkaç saniye bekleyip sayfayı yenile.

Hayır, yüklemeler otomatik olarak küçük parçalara bölünüp gönderilir — sen tek bir sürekli ilerleyen yüzde ve MB/GB göstergesi görürsün, arka planda parçalama tamamen görünmezdir. Model dosyaların hiçbir şekilde bozulmaz.

Klasördeki her .py dosyası otomatik taranır. os, subprocess gibi modüller ve eval, exec, open, input gibi çıplak fonksiyon çağrıları reddedilir (not: model.eval() gibi bir nesnenin metodu serbesttir, sadece bağımsız/çıplak çağrılar yasak). Hata mesajı hangi dosyada, hangi satırda takıldığını gösterir.

03 chat.py Rehberi

Modelini "Chat edilebilir" yapmak istiyorsan, klasöründe tam olarak chat.py adında bir dosya olmalı. İçeriği tamamen sana kalmış — tek kural, dosyanın içinde şu imzayla bir fonksiyon tanımlaman:

def chat(message: str) -> str:
    # modelini burada çalıştır
    return "modelin cevabı"

Fonksiyon adı tam olarak chat olmalı (başka bir isim tanınmaz).
Tek bir zorunlu parametre alır (mesajın kendisi), döndürdüğü değer metne çevrilip kullanıcıya gösterilir.
Model dosyalarını yüklerken pathlib.Path(__file__).resolve().parent ile kendi klasörünü bulabilirsin — os.path yerine bunu kullan, çünkü os modülü güvenlik taramasında yasaklı.
Dosyanın en altına test amaçlı input() içeren bir blok ekleme — o da yasaklı, ayrıca üretimde hiç çalıştırılmaz.

Örnek: bir HuggingFace transformers modeli için (SmolLM2 gibi küçük bir dil modeli):

from pathlib import Path
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

MODEL_DIR = str(Path(__file__).resolve().parent)
_device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_DIR)
_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_DIR,
    torch_dtype=torch.float16 if _device == "cuda" else torch.float32,
).to(_device)
_model.eval()

def chat(message: str) -> str:
    inputs = _tokenizer(message, return_tensors="pt").to(_device)
    with torch.no_grad():
        output_ids = _model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
    return _tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

04 Benchmark

Yüklediğin her model otomatik olarak 50 soruluk bir sınavdan geçer: 25 Türkçe, 25 İngilizce. Sorular beş kategoriye ve beş zorluk seviyesine dağılmıştır — Matematik, Kod, Mantık, Genel Kültür, Yaratıcılık.

Cevapları bir hakem model puanlar. Puanlama 1-5 ölçeğinde: 5 tam doğru, 1 tamamen yanlış. Sonuçlar model kartında görünür.

Hayır, model yüklenip hazır olduğunda kendiliğinden sıraya girer. Aynı anda tek bir model değerlendirilir; sıradaki için kısa bir bekleme olur. Toplam süre modelin hızına göre 10-30 dakika arasında değişir. Bitene kadar model kartında "Değerlendirilmedi" yazar.

Çoğu açık kaynak model ağırlıklı olarak İngilizce veriyle eğitilmiştir; Türkçede belirgin şekilde zayıflarlar. Tek bir ortalama vermek bu farkı gizlerdi. İki ayrı skor, modelin hangi dilde ne kadar işe yaradığını doğrudan gösterir. İngilizce set birebir çeviri değildir — kültüre özgü sorular evrensel karşılıklarıyla değiştirilmiştir.

Model kartının sağ üstündeki skor rozetine tıkla — açılan pencerede kategori kırılımını ve istersen soru bazında puanları, hakemin gerekçeleriyle birlikte görürsün. Kıyaslama için Keşfet sayfasındaki Kıyasla butonuna bas, sonra iki modele tıkla; skorlar yan yana çıkar, her kategoride yüksek olan yeşil görünür.

Küçük modellerin (0.5B, 1B gibi) düşük skor alması normaldir — özellikle Türkçede. Skor bir kalite damgası değil, modelin hangi işte ne kadar işe yaradığının göstergesi. Düşük genel skorlu bir model tek bir kategoride yüksek puan alabilir; Maestro da tam olarak buna bakarak yönlendirme yapar.

05 Maestro Yeni

Hangi modeli seçeceğini bilmek zorunda değilsin. Maestro sorunu okur, hangi alana ait olduğunu belirler ve o alanda benchmark'ta en yüksek puanı almış modele yönlendirir.

Maestro Hyper bir adım öteye gider: tek bir soruda birden fazla alan varsa soruyu parçalara ayırır, her parçayı kendi uzmanına gönderir ve cevapları birleştirir.

Örnek

"Merhaba. Bana bir Flask uygulaması yaz ve 7'nin küpünü söyle."

Maestro Hyper bunu üç parçaya böler: selamlaşma, kod isteği ve matematik sorusu. Her parça ayrı bir modele gider, cevaplar tek metinde birleşir. Cevabın altında hangi parçanın nereye gittiğini görürsün.

Üç yerden: cloud.brsxlabs.com'daki Maestro sekmesinden, brsxcloud paketiyle (api.run() çalıştırıp mod seçerek), ya da doğrudan API'den.

Sorunun kategorisi belirlenir, sonra o kategoride en yüksek benchmark puanına sahip model seçilir. Puan sorunun diline göre okunur: Türkçe soruda TR skoru, İngilizce soruda EN skoru. Ortalama alınmaz — bir model Türkçede zayıf, İngilizcede güçlü olabilir. Sadece benchmark'ı tamamlanmış ve chat'e açık modeller aday olur.

Python paketiyle:

from brsxcloud import Client

client = Client("brsxk_...")

sonuc = client.maestro("Bir havuzu A musluğu 6 saatte doldurur...")
print(sonuc["reply"])
print(sonuc["maestro"]["kategori"], "->", sonuc["maestro"]["model_adi"])

# Karışık soru — parçalara ayırır
sonuc = client.maestro_hyper("Flask uygulaması yaz ve 7'nin küpünü söyle")
print(sonuc["reply"])

06 Fast Answers Yeni

Hazır soru-cevap havuzu. Sorulan soru havuzda varsa cevap anında döner — model hiç çalıştırılmaz. Hem hızlıdır hem GPU'yu meşgul etmez.

Sen de havuza cevap yükleyebilirsin. Yüklediğin bir cevap kullanıldıkça sayacın artar.

Desteklenen dosya biçimleri

.json, .jsonl, .csv, .parquet, .txt

[
  {"soru": "Türkiye'nin başkenti neresidir?", "cevap": "Ankara"},
  {"soru": "2+2 kaç eder?", "cevap": "4"}
]

Alan adları esnektir: soru/question/q/prompt ve cevap/answer/a/response hepsi tanınır. CSV'de başlık satırı zorunludur; düz metinde S: / C: biçimi kullanılır.

Hayır. Her çift bir hakem modelden geçer; yanlış, alakasız, anlamsız ya da soruyu tekrarlamaktan ibaret olan cevaplar elenir. Aynı soru havuzda zaten varsa ikincisi alınmaz. İnceleme arka planda yapılır — Fast Answers sekmesinde "120 çiftten 95'i kabul edildi" şeklinde sonucu görürsün.

Tam olarak değil. Eşleştirme yapılırken büyük/küçük harf farkı, fazla boşluklar ve noktalama işaretleri yok sayılır — "2+2 kaç eder?" ile "2+2 kaç eder" aynı soru sayılır. Ama kelimeler değişirse eşleşme olmaz; matematik işaretleri de korunur, 2+2 ile 2-2 farklı sorulardır.

Sohbette cevabın altında ⚡ Hazır cevap havuzundan yazar. API kullanıyorsan cevapta fast_answer alanı bulunur. Havuzdan gelen cevaplarda model kullanım sayacı artmaz, çünkü model hiç çalışmamıştır.

07 Model Lisanslama Yeni

Yüklediğin bir modeli başkasına devredebilir ya da kiraya verebilirsin. İki tür lisans var:

Süresiz — model tamamen alıcıya geçer, dosyaları indirilebilir olur, sen tamamen çekilirsin.
Süreli — belirlenen süre boyunca model alıcının adına görünür ve gelir ona gider. Dosyalar verilmez. Süre bitince model kendiliğinden sana döner.

Kullanıcı Panelinde modelin altındaki Lisans ayarları'nı aç, "Lisanslamaya açık" kutusunu işaretle. Fiyat alanı serbest metindir — "500 TL", "pazarlık", ne yazmak istersen. Not alanına iletişim bilgini ya da koşullarını yazabilirsin. Modelin Keşfet sayfasında turuncu bir Lisansla butonuyla görünür.

Ödeme sistem dışında hallolur. BRSX Labs para transferine aracılık etmez. Alıcı talep gönderir, taraflar kendi aralarında anlaşır, sahip talebi onaylayınca devir gerçekleşir. Bu yüzden fiyat alanı serbest metindir ve alıcının mesajına iletişim bilgisi yazması beklenir.

Talebin sahibin Kullanıcı Panelinde Lisans Talepleri bölümünde görünür. Sahip onaylarsa devir anında ve geri alınamaz şekilde gerçekleşir. Reddederse bir şey değişmez. Kendi talebinin durumunu aynı bölümde takip edebilirsin. Bir model kiralıkken yeni talep alınmaz.

Hayır. Süreli lisansta model panelinde kalmaya devam eder ve kiralama bitiş tarihini görürsün. Kiralayan kişi de modeli kendi panelinde görür ama "Bu modeli kiraladın — sahibi başkası" notuyla; lisans ayarlarını değiştiremez, satamaz. Süre dolduğunda model kendiliğinden sana döner.

08 API ile Modele Erişim

API key nasıl alınır?

cloud.brsxlabs.com'a git, giriş yap.
Sol menüden Kullanıcı Paneli'ni aç.
API Anahtarların bölümünde + Yeni Key'e bas.
İstersen bir etiket yaz (ör. "test key"), Oluştur'a bas.
Key sadece o an gösterilir — brsxk_ ile başlayan uzun bir metin. Hemen kopyala, bir daha görüntülenmez.

Her key için günlük 20 istek limiti var (gece yarısı otomatik sıfırlanır). Key'i istediğin zaman panelden iptal edebilirsin.

Python ile kullanım (önerilen)

Resmi brsxcloud paketini kur:

pip install brsxcloud

En hızlı yol: hiç kod yazmadan, tek satırla bir modelle sohbete başla:

from brsxcloud import api

api.run()

İlk çalıştırmada bir mod sorar:

Normal — belirli bir modelle konuşursun (model ID'ni de sorar), cevaplar kelime kelime akar.
Maestro — sorunun türü belirlenip o alanın en iyi modeline gider.
Maestro Hyper — soru parçalara ayrılıp her parça kendi uzmanına gider.

Cevapları çalışma dizinindeki brsxcloud.json dosyasına kaydeder; sonraki çalıştırmalarda hiç soru sormaz. Çıkmak için q yaz.

Manuel kullanım: kendi uygulamana entegre etmek istersen Client'ı doğrudan kullan:

from brsxcloud import Client

client = Client("brsxk_...")  # panelden aldığın API key

reply = client.chat(model_id=1, message="Merhaba, nasılsın?")
print(reply)

Hataları (kota aşımı, geçersiz key, model bulunamadı vb.) yakalamak için:

from brsxcloud import Client, BrsxCloudError

client = Client("brsxk_...")

try:
    reply = client.chat(model_id=1, message="Selam")
    print(reply)
except BrsxCloudError as e:
    print(f"Hata: {e.message} (durum kodu: {e.status_code})")

Streaming (kelime kelime akan cevap) Yeni

Cevabın tamamı üretilene kadar beklemek yerine, model ürettikçe parça parça almak istersen chat_stream() kullan — chat() ile birebir aynı kota ve erişim kurallarına tabi, sadece cevabı bir generator olarak döner:

from brsxcloud import Client

client = Client("brsxk_...")

for chunk in client.chat_stream(model_id=1, message="Merhaba, nasılsın?"):
    print(chunk, end="", flush=True)
print()

Hata yakalama akış sırasında da çalışır — model çalıştırılırken bir hata olursa (ya da kota aşımı gibi bir durum) BrsxCloudError döngü içinde fırlatılır:

from brsxcloud import Client, BrsxCloudError

client = Client("brsxk_...")

try:
    for chunk in client.chat_stream(model_id=1, message="Selam"):
        print(chunk, end="", flush=True)
    print()
except BrsxCloudError as e:
    print(f"\nHata: {e.message} (durum kodu: {e.status_code})")

Not: modelin gerçek zamanlı, token token akması için model sahibinin chat.py'sinde return yerine yield kullanması gerekir (bkz. chat.py Rehberi). Model sahibi normal return ile yazmışsa chat_stream() yine çalışır, ama cevabı tek seferde, tek bir parça olarak alırsın.

Doğrudan HTTP isteğiyle kullanım

Python kullanmıyorsan (ya da başka bir dilden çağırmak istiyorsan), endpoint standart bir REST isteği:

POST https://cloud.brsxlabs.com/api/cloud/v1/chat/{model_id}
Authorization: Bearer brsxk_...
Content-Type: application/json

{
  "message": "Merhaba, nasılsın?"
}

Örnek curl komutu:

curl -X POST https://cloud.brsxlabs.com/api/cloud/v1/chat/1 \
  -H "Authorization: Bearer brsxk_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "Merhaba, nasılsın?"}'

Başarılı cevap {"ok": true, "reply": "..."} şeklinde döner. Hata durumunda {"ok": false, "error": "..."} ve uygun bir HTTP durum kodu (401: geçersiz/iptal key ya da kota aşımı, 403: model chat için paylaşılmamış, 404: model bulunamadı) döner.

Streaming için aynı isteği /api/cloud/v1/chat-stream/{model_id}'e at — cevap, standart Server-Sent Events (SSE) formatında akar:

curl -N -X POST https://cloud.brsxlabs.com/api/cloud/v1/chat-stream/1 \
  -H "Authorization: Bearer brsxk_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "Merhaba, nasılsın?"}'

Her satır data: {"chunk": "..."} formatında bir parça taşır, akış data: {"done": true} ile biter. Bir hata olursa data: {"error": "..."} gelir.

Terminalden yükleme Yeni

Model ve Fast Answers dosyalarını siteye girmeden yükleyebilirsin. En kolayı interaktif akış — hiçbir parametre ezberlemene gerek yok:

from brsxcloud import api

api.upload()

Ne yükleyeceğini (model klasörü / GGUF / Fast Answers), dosya yolunu ve ayarları adım adım sorar. GGUF seçersen temperature ve context uzunluğunu da sorar — boş bırakırsan varsayılanı kullanır. Yükleme sırasında ilerleme çubuğu gösterir.

Otomasyon için doğrudan da çağırabilirsin:

from brsxcloud import Client

client = Client("brsxk_...")

# SafeTensors/PT klasörü (içinde chat.py olmalı)
client.upload_model("./modelim", name="Modelim")

# GGUF dosyası
client.upload_model("./model.gguf", name="Qwen 0.5B",
                    temperature=0.8, num_ctx=4096)

# Fast Answers havuzuna soru-cevap yükleme
client.upload_fast_answers("./sorular.json")

Klasör mü GGUF mu olduğu uzantıdan anlaşılır. İlerlemeyi izlemek için on_progress parametresine bir fonksiyon verebilirsin.

09 BRSX Archive Yeni

archive.brsxlabs.com — dosya depolama servisi. Klasörler oluşturabilir, dosyalarını özel tutabilir, istediklerini belirli kişilerle ya da herkesle paylaşabilirsin.

Aynı BRSX Labs hesabınla giriş yaparsın, ayrı kayıt gerekmez. Kullanıcı başına 5 GB alan, dosya başına 2 GB sınır vardır.

Üç görünürlük seviyesi

Özel — varsayılan. Sadece sen erişirsin.
Kişiye özel paylaşım — e-posta ile belirlediğin kişiler indirebilir, kendi "Benimle Paylaşılanlar" bölümlerinde görürler.
Herkese açık — Paylaşılanlar bölümünde listelenir, giriş yapmayanlar bile indirebilir.

Bunlar birbirini dışlamaz: özel bir dosyayı da belirli kişilerle paylaşabilirsin.

Paylaşılanlar bölümünde onlarca dosya listelenir; rapor_son_v2.pdf gibi bir dosya adı kimseye bir şey anlatmaz. Başlık ve açıklama zorunlu tutulur ki insanlar indirmeden önce ne olduğunu anlasın. Özel dosyalarda bu alanlar isteğe bağlıdır.

Evet. E-postayı girersin, sistem "bu e-posta ile kayıtlı kullanıcı yok" diye uyarır ama paylaşımı kaydeder. Kişi o e-postayla kayıt olduğunda dosya kendiliğinden "Benimle Paylaşılanlar" bölümünde görünür. Uyarı yazım hatası yaptıysan fark edebilmen için vardır.

Evet, Paylaş penceresinden kişiyi kaldırdığın anda erişimi kesilir. Ama daha önce indirdiyse o kopyayı geri alamayız — paylaşmadan önce buna dikkat et.

Klasör, alt klasörleri ve içindeki tüm dosyalar birlikte silinir; kullandıkları alan hemen geri döner. Bu işlem geri alınamaz ve çöp kutusu yoktur — silmeden önce onay istenir, dikkatli ol.

10 Zerov4 & Arx Yeni

zeroarx.brsxlabs.com — sitenin trafiği önce bizden geçer, saldırılar süzülür, temiz istekler devam eder. 1000'e yakın saldırı imzası, dinamik hız sınırlama, IP yasaklama ve bot doğrulaması devrede.

İki kullanım şekli

Kendi sunucum var — siten başka bir yerde duruyor (herhangi bir hosting). Biz sadece trafiği süzüp oraya iletiriz. Hosting'ini değiştirmene gerek yok.
Dosyalarımı siz saklayın — bir HTML sayfası ve favicon yükle, yayınlamayı biz yapalım. Sunucuya ihtiyacın olmaz.

Adres

Ücretsiz bir adin.brsxlabs.com adresi alabilirsin — anında yayına girer, DNS ayarıyla uğraşmazsın. Adres tek seviye olmalı ve bazı adlar ayrılmıştır (cloud, archive, api, admin gibi).

Sadece bizden geçen trafik korunur. Eski adresin (hosting'in verdiği adres) açık kalmaya devam eder ve korumasızdır — biri onu bulursa Zero&Arx'ı atlar. Bunu kapatmak için sunucunda "X-BRSX-ZeroArx başlığı yoksa reddet" kuralı koymalısın. Her siteye özel bu sırrı panelde, sitenin ayarlar bölümünde bulursun.

Normalde sunucuna senin yeni adresini bildiririz. Paylaşımlı hosting'ler tanımadıkları bir adres duyunca "böyle bir site yok" deyip reddeder. Bu seçeneği işaretlersen sunucuna kendi adını söyleriz, sorun çözülür. Hosting panelinde adresini ek alan adı olarak tanımladıysan işaretlemene gerek yok.

Panelde ekleyebilirsin, sana bir CNAME kaydı gösteririz. Ancak bu özellik şu an hazırlık aşamasındadır — sertifika altyapımız tamamlanana kadar sorun yaşayabilirsin. Sorunsuz çalışan yol adin.brsxlabs.com adresini kullanmaktır.

Bir HTML sayfası (en fazla 2 MB) ve bir favicon yükleyebilirsin — CSS ve JavaScript'i sayfanın içine gömerek ya da dışarıdan bağlayarak kullanabilirsin. Bu sınır bilinçli: alan adımızın altında ne yayınlandığını denetleyebilmek için. Sunucu tarafında hiçbir kod çalıştırılmaz, dosyalar olduğu gibi sunulur.

Evet. Sunucun artık her isteği bizim adresimizden görür, ama ziyaretçinin gerçek IP'sini X-Forwarded-For ve X-Real-IP başlıklarıyla yolluyoruz. Sunucunun bu başlıkları okuyacak şekilde yapılandırılması gerekir, yoksa günlüklerinde tek bir IP görürsün.

11 Qrx

Normal bir QR kodu telefonla okutan herkes içeriği görür. Şifreli QR'da içerik önce senin belirlediğin bir parola ile şifrelenir — QR'ı okutan biri, doğru parolayı Qrx üzerinden girmeden içeriği göremez.

Metin, URL, WiFi, kartvizit (vCard), telefon, SMS, e-posta, konum ve takvim etkinliği — dokuz farklı tip, hepsi şifreli ya da şifresiz oluşturulabilir.

12 Notes

Otonom bir takvim/not yönetim ajanı. Ona yazarak ya da sesle ne söylersen not olarak kaydeder, tarih geçiyorsa takvime yerleştirir; sonra "geçen hafta ne kaydettim?" gibi sorularla notlarının içinde arama yapar.

brsxlabs.com hesabınla. Notes'ta ayrıca kayıt yok; hesabın yoksa önce brsxlabs.com üzerinden kayıt ol. E-posta ve şifre değişiklikleri de ana siteden yapılır.

Free planda 20 not ve 20 MB, Pro'da 100 not ve 100 MB, Business'ta sınırsız. BRSX Pro ya da Business aboneliğin varsa Notes dahildir. Sadece Notes kullanacaksan Notes'a özel abonelik de var: Pro $0,99/ay, Business $3/ay. İkisi birden varsa yüksek olan geçerli olur.

Notes'ta profil ekranında: planın, nereden geldiği (BRSX aboneliği ya da Notes aboneliği) ve kullanımın orada yazar.

13 Genel

Şu an tüm ürünler ücretsiz kullanılabiliyor. İleride Pro/Ultra gibi ücretli katmanlar eklenebilir, ama mevcut özellikler herkese açık kalmaya devam edecek.

Şifreler asla düz metin olarak saklanmaz, tüm sitelerimiz özel geliştirdiğimiz Zerov4 güvenlik duvarıyla korunuyor. Yine de üretim aşamasındaki bir platform olduğumuzu unutma — hassas/kritik veriler için ek önlem almanı öneririz.

Aşağıdaki iletişim bilgilerinden bize ulaş — hangi sayfada, ne yaparken karşılaştığını kısaca yazman yeterli.

Sana nasıl yardımcı olabiliriz?