Skyvern

🐉 LLM'ler ve Bilgisayarlı Görü ile Tarayıcı Tabanlı İş Akışlarını Otomatikleştirin 🐉

Skyvern, LLM'ler ve bilgisayarlı görü kullanarak tarayıcı tabanlı iş akışlarını otomatikleştirir. Playwright ile uyumlu, Playwright'ın üzerine yapay zeka işlevselliği ekleyen bir SDK'nın yanı sıra, hem teknik hem de teknik olmayan kullanıcıların herhangi bir web sitesindeki manuel iş akışlarını otomatikleştirmesine yardımcı olan, kırılgan veya güvenilmez otomasyon çözümlerinin yerini alan kodsuz bir iş akışı oluşturucu sunar.

Tarayıcı otomasyonlarına yönelik geleneksel yaklaşımlar, web siteleri için özel betikler yazmayı gerektiriyordu ve genellikle web sitesi düzenleri değiştiğinde bozulan DOM ayrıştırma ve XPath tabanlı etkileşimlere dayanıyordu.

Skyvern, yalnızca kodla tanımlanmış XPath etkileşimlerine güvenmek yerine, web sitelerini öğrenmek ve onlarla etkileşim kurmak için Vision LLM'lerine güvenir.

Nasıl Çalışır

Skyvern, BabyAGI ve AutoGPT tarafından popülerleştirilen Görev Odaklı otonom aracı tasarımından ilham almıştır — önemli bir artıyla: Skyvern'e Playwright gibi tarayıcı otomasyon kütüphanelerini kullanarak web siteleriyle etkileşim kurma yeteneği veriyoruz.

Skyvern, bir web sitesini anlamak, eylemlerini planlamak ve yürütmek için bir aracı sürüsü kullanır:

Bu yaklaşımın birkaç avantajı vardır:

1. Skyvern, daha önce hiç görmediği web sitelerinde çalışabilir, çünkü görsel öğeleri bir iş akışını tamamlamak için gerekli eylemlerle eşleyebilir, herhangi bir özel kod olmadan
2. Skyvern, web sitesi düzen değişikliklerine karşı dirençlidir, çünkü sistemimizin gezinmeye çalışırken aradığı önceden belirlenmiş XPath'ler veya diğer seçiciler yoktur
3. Skyvern, tek bir iş akışını alıp çok sayıda web sitesine uygulayabilir, çünkü iş akışını tamamlamak için gerekli etkileşimler üzerinde akıl yürütebilir Ayrıntılı bir teknik rapor burada bulunabilir.

Demo

https://github.com/user-attachments/assets/5cab4668-e8e2-4982-8551-aab05ff73a7f

Hızlı Başlangıç

Skyvern Cloud

Skyvern Cloud, altyapı hakkında endişelenmeden Skyvern'i çalıştırmanıza olanak tanıyan yönetilen bir bulut sürümüdür. Birden fazla Skyvern örneğini paralel olarak çalıştırmanıza izin verir ve anti-bot tespit mekanizmaları, proxy ağı ve CAPTCHA çözücülerle birlikte gelir.

Denemek isterseniz, app.skyvern.com adresine gidin ve bir hesap oluşturun.

Yerel Olarak Çalıştırma (UI + Sunucu)

Tercih ettiğiniz kurulum yöntemini seçin:

Veritabanı varsayılanı: skyvern quickstart ve skyvern run server, ~/.skyvern/data.db konumunda bir SQLite veritabanına varsayılan olarak ayarlanmıştır, böylece pip yolu Postgres veya Docker olmadan çalışır. Bunun yerine Postgres kullanmak için, yerel bir konteyner için --postgres veya mevcut bir veritabanı için --database-string iletin. Docker Compose her zaman birlikte gelen Postgres hizmetini kullanır.

Seçenek A: pip install (Python ile yönetilen yerel kurulum için önerilir)

Gerekli bağımlılıklar:

• Python 3.11, 3.12 veya 3.13

Ayrıca, Windows için:

• Rust
• C++ geliştirme araçları ve Windows SDK ile VS Code

1. Skyvern'i yükleyin

pip install "skyvern[all]"

2. Skyvern'i çalıştırın

skyvern quickstart

Pip hızlı başlangıcı varsayılan olarak SQLite kullanır. Yerel bir Postgres konteyneri için skyvern quickstart --postgres komutunu çalıştırın.

Seçenek B: Docker Compose

Her şeyin konteynerleştirilmiş olmasını istiyorsanız (Postgres, API, UI) ve yerel olarak Python/Node yüklemek istemiyorsanız bu seçeneği kullanın.

1. Docker Desktop yükleyin
2. Depoyu klonlayın:

   git clone https://github.com/skyvern-ai/skyvern.git && cd skyvern
   

3. LLM sağlayıcınızı .env içinde yapılandırın (aşağıdaki quickstart --docker-compose komutu, eksikse .env.example dosyasından oluşturacaktır):

   cp .env.example .env  # if not already created
   # edit .env to add your LLM API key
   

4. Her şeyi başlatın:

   docker compose up -d
   

5. http://localhost:8080 adresini açın

Sorun Giderme

(sqlite3.OperationalError) table organizations already exists — pip install skyvern==1.0.31 içinde bilinen bir hatayla karşılaştınız. Düzeltme:

rm ~/.skyvern/data.db   # remove the leftover SQLite file
pip install --upgrade skyvern   # 1.0.32+ contains the fix
skyvern quickstart

Hala 1.0.31 sürümündeyseniz ve yükseltemiyorsanız, bunun yerine uv ile yükleyin:

uv pip install skyvern

pip install skyvern, ResolutionImpossible (litellm / fastmcp) ile başarısız oluyor — 1.0.31'de bir bağımlılık çözümleme çakışmasıyla karşılaştınız. 1.0.32+ sürümüne yükseltin veya uv kullanın: uv pip install skyvern.

SDK

Skyvern, yapay zeka destekli tarayıcı otomasyonu ekleyen bir Playwright uzantısıdır. Playwright'ın tüm gücünü ek yapay zeka yetenekleriyle birlikte sunar — öğelerle etkileşim kurmak, veri çıkarmak ve karmaşık çok adımlı iş akışlarını otomatikleştirmek için doğal dil komutları kullanın.

Kurulum:

• Python SDK / bulut API'si: pip install skyvern
• Yerel sunucu + paketlenmiş UI: pip install "skyvern[all]" ardından skyvern quickstart çalıştırın
• Postgres ile yerel sunucu + paketlenmiş UI: pip install "skyvern[all]" ardından skyvern quickstart --postgres çalıştırın
• Mevcut bir API için paketlenmiş UI: pip install "skyvern[ui]" ardından skyvern run ui --api-url <api-url> --api-key <api-key> çalıştırın
• TypeScript: npm install @skyvern/client

Yapay Zeka Destekli Sayfa Komutları

Skyvern, doğrudan sayfa nesnesine dört temel yapay zeka komutu ekler:

Komut	Açıklama
page.act(prompt)	Doğal dil kullanarak eylemler gerçekleştirin (örn., "Giriş düğmesine tıklayın")
page.extract(prompt, schema)	İsteğe bağlı JSON şeması ile sayfadan yapılandırılmış veri çıkarın
page.validate(prompt)	Sayfa durumunu doğrulayın, bool döndürür (örn., "Kullanıcının giriş yapıp yapmadığını kontrol edin")
page.prompt(prompt, schema)	İsteğe bağlı yanıt şeması ile LLM'ye rastgele komutlar gönderin

Ayrıca, page.agent daha üst düzey iş akışı komutları sağlar:

Komut	Açıklama
page.agent.run_task(prompt)	Karmaşık çok adımlı görevleri yürütün
page.agent.login(credential_type, credential_id)	Kayıtlı kimlik bilgileriyle kimlik doğrulayın (Skyvern, Bitwarden, 1Password)
page.agent.download_files(prompt)	Dosyaları gezinin ve indirin
page.agent.run_workflow(workflow_id)	Önceden oluşturulmuş iş akışlarını yürütün

Yapay Zeka ile Geliştirilmiş Playwright Eylemleri

Tüm standart Playwright eylemleri, yapay zeka destekli öğe konumu için isteğe bağlı bir prompt parametresini destekler:

Eylem	Playwright	Yapay Zeka ile Geliştirilmiş
Tıklama	page.click("#btn")	page.click(prompt="Click login button")
Doldurma	page.fill("#email", "[email protected]")	page.fill(prompt="Email field", value="[email protected]")
Seçme	page.select_option("#country", "US")	page.select_option(prompt="Country dropdown", value="US")
Yükleme	page.upload_file("#file", "doc.pdf")	page.upload_file(prompt="Upload area", files="doc.pdf")

Üç etkileşim modu:

# 1. Traditional Playwright - CSS/XPath selectors
await page.click("#submit-button")

# 2. AI-powered - natural language
await page.click(prompt="Click the green Submit button")

# 3. AI fallback - tries selector first, falls back to AI if it fails
await page.click("#submit-btn", prompt="Click the Submit button")

Temel Yapay Zeka Komutları - Örnekler

# act - Perform actions using natural language
await page.act("Click the login button and wait for the dashboard to load")

# extract - Extract structured data with optional JSON schema
result = await page.extract("Get the product name and price")
result = await page.extract(
    prompt="Extract order details",
    schema={"order_id": "string", "total": "number", "items": "array"}
)

# validate - Check page state (returns bool)
is_logged_in = await page.validate("Check if the user is logged in")

# prompt - Send arbitrary prompts to the LLM
summary = await page.prompt("Summarize what's on this page")

Hızlı Başlangıç Örnekleri

UI üzerinden çalıştırma:

skyvern run all

Görevleri web arayüzü üzerinden çalıştırmak için http://localhost:8080 adresine gidin. Paketlenmiş UI eksikse, skyvern run ui eşleşen UI paketini yüklemeyi teklif edecektir. Etkileşimsiz kurulum için skyvern run ui --install-ui veya skyvern run all --install-ui kullanın.

Yalnızca paketlenmiş UI'yi mevcut bir Skyvern API'sine karşı çalıştırmak için skyvern[ui] yükleyin ve --api-url iletin; CLI, siz geçersiz kılmadıkça --wss-url değerini API URL'sinden çıkarır. Ayrıca skyvern run ui çalıştırmadan önce VITE_API_BASE_URL, VITE_WSS_BASE_URL, VITE_ARTIFACT_API_BASE_URL, VITE_SKYVERN_API_KEY, ve VITE_BROWSER_STREAMING_MODE ayarlayabilirsiniz.

Python SDK:

from skyvern import Skyvern

# Local mode
skyvern = Skyvern.local()

# Or connect to Skyvern Cloud
skyvern = Skyvern(api_key="your-api-key")

# Launch browser and get page
browser = await skyvern.launch_cloud_browser()
page = await browser.get_working_page()

# Mix Playwright with AI-powered actions
await page.goto("https://example.com")
await page.click("#login-button")  # Traditional Playwright
await page.agent.login(credential_type="skyvern", credential_id="cred_123")  # AI login
await page.click(prompt="Add first item to cart")  # AI-augmented click
await page.agent.run_task("Complete checkout with: John Snow, 12345")  # AI task

TypeScript SDK:

import { Skyvern } from "@skyvern/client";

const skyvern = new Skyvern({ apiKey: "your-api-key" });
const browser = await skyvern.launchCloudBrowser();
const page = await browser.getWorkingPage();

// Mix Playwright with AI-powered actions
await page.goto("https://example.com");
await page.click("#login-button");  // Traditional Playwright
await page.agent.login("skyvern", { credentialId: "cred_123" });  // AI login
await page.click({ prompt: "Add first item to cart" });  // AI-augmented click
await page.agent.runTask("Complete checkout with: John Snow, 12345");  // AI task

await browser.close();

Basit görev yürütme:

from skyvern import Skyvern

skyvern = Skyvern()
task = await skyvern.run_task(prompt="Find the top post on hackernews today")
print(task)

Gelişmiş Kullanım

Kendi tarayıcınızı kontrol edin (Chrome)

Skyvern'in, tüm çerezleriniz, girişleriniz ve uzantılarınızla birlikte mevcut Chrome tarayıcınızı kontrol etmesine izin verin.

Adım 1: Chrome'da uzaktan hata ayıklamayı etkinleştirin

1. Chrome'u açın ve chrome://inspect/#remote-debugging adresine gidin
2. Hata ayıklama sunucusunu başlatmak için Etkinleştir'e tıklayın
3. Şunu görmelisiniz: Sunucu şu adreste çalışıyor: 127.0.0.1:9222

[!İPUCU] skyvern init browser komutu bunu otomatik olarak yapabilir — chrome://inspect/#remote-debugging açar, etkinleştirmenizi bekler ve yapılandırmayı kaydeder.

Adım 2: Skyvern'i bağlayın

Seçenek A — Python Kodu:

from skyvern import Skyvern

skyvern = Skyvern(
    base_url="http://localhost:8000",
    api_key="YOUR_API_KEY",
    browser_address="http://127.0.0.1:9222",
)
task = await skyvern.run_task(
    prompt="Find the top post on hackernews today",
)

Seçenek B — Skyvern Hizmeti:

.env dosyanıza iki değişken ekleyin:

BROWSER_TYPE=cdp-connect
BROWSER_REMOTE_DEBUGGING_URL=http://127.0.0.1:9222

Skyvern hizmetini skyvern run all yeniden başlatın ve görevi UI veya kod aracılığıyla çalıştırın

Skyvern Cloud'u yerel tarayıcınıza bağlayın

Skyvern Cloud'un, makinenizde çalışan bir Chrome tarayıcısını kontrol etmesine izin verin — tüm mevcut çerezleriniz, girişleriniz ve uzantılarınızla birlikte. Zaten giriş yapmış olduğunuz veya VPN arkasındaki siteleri otomatikleştirmek için kullanışlıdır.

# One command to start Chrome + create a tunnel to Skyvern Cloud
skyvern browser serve --tunnel

Ardından görevinizde tünel URL'sini kullanın:

from skyvern import Skyvern

skyvern = Skyvern(api_key="your-api-key")
task = await skyvern.run_task(
    prompt="Download the latest invoice from my account",
    browser_address="https://abc123.ngrok-free.dev",
)

[!UYARI] Tarayıcınızı bir tünel aracılığıyla sunarken her zaman --api-key kullanın. Bu olmadan, URL'ye sahip herkes tarayıcınızın tam kontrolüne sahip olur. Güvenlik belgelerine bakın.

Tüm seçenekler, manuel tünel kurulumu ve sorun giderme için tüm belgelere bakın.

Çalıştırmanızdan tutarlı çıktı şeması alın

Bunu data_extraction_schema parametresini ekleyerek yapabilirsiniz:

from skyvern import Skyvern

skyvern = Skyvern()
task = await skyvern.run_task(
    prompt="Find the top post on hackernews today",
    data_extraction_schema={
        "type": "object",
        "properties": {
            "title": {
                "type": "string",
                "description": "The title of the top post"
            },
            "url": {
                "type": "string",
                "description": "The URL of the top post"
            },
            "points": {
                "type": "integer",
                "description": "Number of points the post has received"
            }
        }
    }
)

Sorunları gidermek için yardımcı komutlar

# Launch the Skyvern Server Separately*
skyvern run server

# Launch the Skyvern UI
skyvern run ui

# Check status of the Skyvern service
skyvern status

# Stop the Skyvern service
skyvern stop all

# Stop the Skyvern UI
skyvern stop ui

# Stop the Skyvern Server Separately
skyvern stop server

Performans ve Değerlendirme

Skyvern, WebBench kıyaslamasında %64,4 doğrulukla SOTA performansına sahiptir. Teknik rapor ve değerlendirme burada bulunabilir

WRITE görevlerindeki performans (örn. form doldurma, giriş yapma, dosya indirme vb.)

Skyvern, öncelikle RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) benzeri görevler için kullanılan WRITE görevlerinde (örn. form doldurma, giriş yapma, dosya indirme vb.) en iyi performans gösteren ajandır.

Skyvern Özellikleri

Skyvern Görevleri

Görevler, Skyvern içindeki temel yapı taşıdır. Her görev, Skyvern'e bir web sitesinde gezinmesi ve belirli bir hedefi gerçekleştirmesi talimatını veren tek bir istektir.

Görevler, bir url, prompt belirtmenizi gerektirir ve isteğe bağlı olarak bir data schema (çıktının belirli bir şemaya uymasını istiyorsanız) ve error codes (Skyvern'in belirli durumlarda çalışmayı durdurmasını istiyorsanız) içerebilir.

Skyvern İş Akışları

İş akışları, uyumlu bir iş birimi oluşturmak için birden fazla görevi zincirlemenin bir yoludur.

Örneğin, 1 Ocak'tan daha yeni tüm faturaları indirmek isteseydiniz, önce faturalar sayfasına giden, ardından yalnızca 1 Ocak'tan daha yeni faturaları gösterecek şekilde filtreleyen, tüm uygun faturaların bir listesini çıkaran ve her faturayı indirmek için yineleyen bir iş akışı oluşturabilirdiniz.

Başka bir örnek, bir e-ticaret mağazasından ürün satın almayı otomatikleştirmek isteseydiniz, önce istenen ürüne giden, ardından onu sepete ekleyen bir iş akışı oluşturabilirdiniz. İkinci olarak, sepete gider ve sepet durumunu doğrular. Son olarak, ürünleri satın almak için ödeme sürecinden geçer.

Desteklenen iş akışı özellikleri şunları içerir:

1. Tarayıcı Görevi
2. Tarayıcı Eylemi
3. Veri Çıkarma
4. Doğrulama
5. For Döngüleri
6. Dosya ayrıştırma
7. E-posta gönderme
8. Metin Komutları
9. HTTP İstek Bloğu
10. Özel Kod Bloğu
11. Blok depolamaya dosya yükleme
12. (Yakında) Koşullar

Canlı Yayın

Skyvern, tarayıcının görünüm alanını yerel makinenize canlı olarak yayınlamanıza olanak tanır, böylece Skyvern'in web'de tam olarak ne yaptığını görebilirsiniz. Bu, hata ayıklamak ve Skyvern'in bir web sitesiyle nasıl etkileşim kurduğunu anlamak ve gerektiğinde müdahale etmek için kullanışlıdır

Form Doldurma

Skyvern, web sitelerindeki form girişlerini doğal olarak doldurabilir. navigation_goal aracılığıyla bilgi iletmek, Skyvern'in bilgiyi anlamasını ve formu buna göre doldurmasını sağlayacaktır.

Veri Çıkarma

Skyvern ayrıca bir web sitesinden veri çıkarma yeteneğine sahiptir.

Ayrıca, web sitesinden çıkarmak istediğiniz verileri jsonc formatında tam olarak belirtmek için ana istem içinde doğrudan bir data_extraction_schema belirtebilirsiniz. Skyvern'in çıktısı, sağlanan şemaya uygun olarak yapılandırılacaktır.

Dosya İndirme

Skyvern ayrıca bir web sitesinden dosya indirme yeteneğine sahiptir. İndirilen tüm dosyalar otomatik olarak blok depolamaya yüklenir (yapılandırılmışsa) ve bunlara kullanıcı arayüzü üzerinden erişebilirsiniz.

Kimlik Doğrulama

Skyvern, oturum açma gerektiren görevleri otomatikleştirmeyi kolaylaştırmak için bir dizi farklı kimlik doğrulama yöntemini destekler. Denemek isterseniz, lütfen bize e-posta yoluyla veya discord üzerinden ulaşın.

🔐 2FA Desteği (TOTP)

Skyvern, 2FA gerektiren iş akışlarını otomatikleştirmenize olanak tanımak için bir dizi farklı 2FA yöntemini destekler.

Örnekler şunları içerir:

1. QR tabanlı 2FA (örn. Google Authenticator, Authy)
2. E-posta tabanlı 2FA
3. SMS tabanlı 2FA

🔐 2FA desteği hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz.

Parola Yöneticisi Entegrasyonları

Skyvern şu anda aşağıdaki parola yöneticisi entegrasyonlarını desteklemektedir:

• Bitwarden
• Özel Kimlik Bilgisi Hizmeti (HTTP API)
• 1Password
• LastPass

Model Bağlam Protokolü (MCP)

Skyvern, MCP'yi destekleyen herhangi bir LLM kullanmanıza olanak tanımak için Model Bağlam Protokolü'nü (MCP) destekler.

MCP belgelerine buradan bakın

Zapier / Make.com / N8N Entegrasyonu

Skyvern, Skyvern iş akışlarınızı diğer uygulamalara bağlamanıza olanak tanımak için Zapier, Make.com ve N8N'i destekler.

• Zapier
• Make.com
• N8N

🔐 2FA desteği hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz.

Skyvern'in gerçek dünya örnekleri

Skyvern'in sahada nasıl kullanıldığını görmeyi seviyoruz. İşte Skyvern'in gerçek dünyada iş akışlarını otomatikleştirmek için nasıl kullanıldığına dair bazı örnekler. Kendi örneklerinizi eklemek için lütfen PR'lar açın!

Birçok farklı web sitesinde Fatura İndirme

Canlı görmek için bir demo rezervasyonu yapın

İş başvuru sürecini otomatikleştirme

💡 Çalışırken görün

Bir üretim şirketi için malzeme tedarikini otomatikleştirme

💡 Çalışırken görün

Hesap kaydetmek veya form doldurmak için devlet web sitelerine gitme

💡 Çalışırken görün

Rastgele iletişim formlarını doldurma

💡 Çalışırken görün

Herhangi bir dilde sigorta sağlayıcılarından sigorta teklifleri alma

💡 Çalışırken görün

💡 Çalışırken görün

Katkıda Bulunan Kurulumu

uv yüklü olduğundan emin olun.

1. Sanal ortamınızı oluşturmak için bunu çalıştırın (.venv)

   uv sync --group dev
   

2. İlk sunucu yapılandırmasını gerçekleştirin

   uv run skyvern quickstart
   

3. Kullanıcı arayüzünü kullanmaya başlamak için tarayıcınızda http://localhost:8080 adresine gidin Skyvern CLI; Windows, WSL, macOS ve Linux ortamlarını destekler.

Belgeler

Daha kapsamlı belgeleri 📕 doküman sayfamızda bulabilirsiniz. Bir şey belirsiz veya eksikse, lütfen bir sorun açarak veya bize e-posta yoluyla ya da discord üzerinden ulaşarak bize bildirin.

Desteklenen LLM'ler

Sağlayıcı	Desteklenen Modeller
OpenAI	GPT-5.5, GPT-5.4, GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini
Anthropic	Claude 4.7 Opus, Claude 4.6 (Sonnet, Opus), Claude 4.5 (Haiku, Sonnet, Opus)
Azure OpenAI	Azure aboneliğinize dağıtılan tüm GPT modelleri
AWS Bedrock	Claude 4.7, Claude 4.6 (Sonnet, Opus), Claude 4.5 (Sonnet, Opus)
Gemini	Gemini 3.1 Pro, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Pro/Flash
Ollama	Ollama aracılığıyla yerel olarak barındırılan herhangi bir modeli çalıştırın
OpenRouter	OpenRouter aracılığıyla modellere erişin
OpenAI uyumlu	OpenAI'nin API formatını takip eden herhangi bir özel API uç noktası (liteLLM aracılığıyla)

Mevcut tüm model anahtarları, ortam değişkenleri ve çoklu model kurulumları dahil olmak üzere ayrıntılı LLM yapılandırması için LLM Yapılandırma belgelerine bakın.

Katkıda Bulunma

PR'ları ve önerileri memnuniyetle karşılıyoruz! Bir PR/sorun açmaktan veya bize e-posta yoluyla ya da discord üzerinden ulaşmaktan çekinmeyin. Başlamak için lütfen katkı kılavuzumuza ve "Yardım Aranıyor" sorunlarına göz atın!

Skyvern deposuyla sohbet ederek nasıl yapılandırıldığı, üzerine nasıl inşa edileceği ve kullanım sorularının nasıl çözüleceği hakkında üst düzey bir genel bakış elde etmek istiyorsanız, Code Sage sayfasına göz atın.

Telemetri

Varsayılan olarak Skyvern, Skyvern'in nasıl kullanıldığını anlamamıza yardımcı olmak için temel kullanım istatistiklerini toplar. Telemetriyi devre dışı bırakmak isterseniz, lütfen SKYVERN_TELEMETRY ortam değişkenini false olarak ayarlayın.

Lisans

Skyvern'in açık kaynak deposu, yönetilen bir bulut aracılığıyla desteklenmektedir. Skyvern'e güç veren tüm temel mantık, yönetilen bulut teklifimizde bulunan anti-bot önlemleri hariç olmak üzere, AGPL-3.0 Lisansı altında lisanslanmış bu açık kaynak deposunda mevcuttur.

Lisanslama ile ilgili herhangi bir sorunuz veya endişeniz varsa, lütfen bizimle iletişime geçin, yardımcı olmaktan mutluluk duyarız.

Yıldız Geçmişi