feat: admin panelini ve kurulum dokumanlarini genislet

docs/architecture.md

@@ -5,7 +5,7 @@
 WiseClaw uses a single FastAPI process with modular tool adapters:
 
 - `telegram`: inbound/outbound bot handling and whitelist checks
-- `llm`: Ollama client and simple tool-routing planner
+- `llm`: LM Studio/OpenAI-compatible client and simple tool-routing planner
 - `tools`: search, notes, files, terminal, and fetch tools
 - `memory`: SQLite-backed short-term and long-term state
 - `admin`: REST API for settings, logs, users, and health
@@ -24,7 +24,6 @@ WiseClaw uses a single FastAPI process with modular tool adapters:
 1. Add SQLAlchemy models and Alembic migrations.
 2. Replace placeholder services with real SQLite persistence.
 3. Wire Telegram webhook or polling loop.
-4. Add Ollama-driven tool calling.
+4. Add LM Studio-driven tool calling.
 5. Persist secrets in macOS Keychain.
 6. Build audit views and approval flows in the admin panel.
-

docs/brainstorms/2026-03-21-model-provider-switch-brainstorm.md

@@ -0,0 +1,83 @@
+---
+date: 2026-03-21
+topic: model-provider-switch
+---
+
+# Model Provider Switch
+
+## What We're Building
+WiseClaw admin paneline global bir model sağlayıcı seçimi ekliyoruz. Yönetici ister mevcut yerel LM Studio akışını aktif edecek, ister z.ai sağlayıcısına geçip API key ile `glm-4.7` veya `glm-5` modellerini kullanacak.
+
+Bu seçim tüm yeni istekler için ortak runtime ayarı olacak. Yani Telegram, admin testleri ve backend orkestrasyonu seçili sağlayıcıya göre aynı LLM istemcisini kullanacak.
+
+## Why This Approach
+En sade ve güvenli çözüm global provider seçimi. Per-user ya da per-chat seçim şu aşamada gereksiz karmaşıklık getirir; secret yönetimi, UI, audit ve hata ayıklama zorlaşır.
+
+z.ai tarafı OpenAI-uyumlu API sunduğu için mevcut istemci mimarisi çok büyük kırılım olmadan genişletilebilir. Bu da LM Studio ile z.ai arasında ortak bir soyutlama kurmayı mantıklı hale getiriyor.
+
+## Approaches Considered
+### Approach A: Tek Global Provider Ayarı
+Admin panelde provider seçilir, sadece ilgili alanlar görünür, backend seçili provider'a göre çağrı yapar.
+
+Pros:
+- En basit kullanıcı deneyimi
+- Backend davranışı öngörülebilir
+- Secret ve runtime yönetimi kolay
+
+Cons:
+- Aynı anda iki farklı provider kullanılamaz
+- Deneysel karşılaştırmalar için manuel geçiş gerekir
+
+Best when: Ürün tek bir aktif model hattı ile çalışacaksa
+
+### Approach B: Global Provider + Manual Override Alanı
+Global seçim korunur ama bazı akışlarda provider/model override edilebilir.
+
+Pros:
+- Daha esnek
+- Test ve karşılaştırma kolaylaşır
+
+Cons:
+- UI ve backend karmaşıklığı artar
+- Hangi isteğin hangi modelle çalıştığı daha az net olur
+
+Best when: Kısa vadede A/B model denemesi yapılacaksa
+
+### Approach C: Ayrı Provider Sekmeleri ve Bağımsız Konfigürasyonlar
+Hem local hem z.ai ayarları hep görünür, ama aktif flag ayrı tutulur.
+
+Pros:
+- Tüm ayarlar tek ekranda görünür
+- Geçişler hızlı olur
+
+Cons:
+- UI kalabalıklaşır
+- İlk sürüm için gereğinden fazla yapı
+
+Best when: Sık sağlayıcı değişimi bekleniyorsa
+
+## Recommendation
+Approach A.
+
+İlk sürüm için en doğru yol bu. Admin panelde:
+- `Model Provider`: `local` / `zai`
+- `local` seçiliyken: base URL + local model
+- `zai` seçiliyken: API key + model dropdown (`glm-4.7`, `glm-5`)
+
+Backend tarafında ortak bir LLM gateway oluşturulmalı. Seçili provider'a göre:
+- Local: mevcut LM Studio/OpenAI-compatible endpoint
+- Z.AI: z.ai OpenAI-compatible endpoint + bearer/api key
+
+## Key Decisions
+- Provider seçimi global olacak: sistem davranışı tek bir aktif modele bağlı kalacak.
+- z.ai API key secret olarak saklanacak: normal runtime settings içine düz yazı olarak girmeyecek.
+- z.ai model listesi ilk aşamada sabit olacak: `glm-4.7` ve `glm-5`.
+- UI conditional olacak: sadece seçili provider'ın alanları gösterilecek.
+- Backend provider-aware olacak: mevcut `ollama_base_url/default_model` yaklaşımı daha genel `provider/base_url/model` yapısına genişletilecek.
+
+## Open Questions
+- z.ai için sabit bir base URL kullanıp UI'da göstermeyelim mi, yoksa readonly/default bir alan olarak mı gösterelim?
+- `glm-4.7` ve `glm-5` dışında gelecekte serbest model adı girişi de desteklenecek mi?
+
+## Next Steps
+- `/workflows:plan` seviyesinde implementasyon planına geç

docs/brainstorms/2026-03-22-telegram-onboarding-brainstorm.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+date: 2026-03-22
+topic: telegram-onboarding
+---
+
+# Telegram Onboarding
+
+## What We're Building
+WiseClaw'a Telegram üzerinden `/tanışalım` komutu ile başlayan, 12 soruluk kalıcı bir onboarding sohbeti ekliyoruz. Bu akış kullanıcının adı, kullanım amacı, ton tercihi, dil tercihi, yanıt uzunluğu, çalışma biçimi ve sınırları gibi bilgileri toplar.
+
+Toplanan veriler geçici hafızada değil, SQLite içinde yapılandırılmış bir kullanıcı profili olarak saklanır. Böylece sunucu yeniden başlasa bile WiseClaw aynı kullanıcıyla aynı üslupta konuşmaya devam eder.
+
+## Why This Approach
+Alternatif olarak cevapları yalnızca genel memory tablosuna yazmak mümkündü, ancak bu yaklaşım dağınık, kırılgan ve güncellemesi zor olurdu. Ayrı profil + onboarding state modeli daha güvenilir, sorgulanabilir ve kişiselleştirme için daha uygundur.
+
+## Key Decisions
+- `/tanışalım` Telegram komutu olacak: onboarding yalnızca istek üzerine veya ilk temas senaryosunda başlatılacak.
+- 12 soru tek tek sorulacak: uzun form yerine sohbet hissi korunacak.
+- Her cevap anında kaydedilecek: yarıda kalırsa kaldığı yerden devam edilebilecek.
+- Veriler ayrı kullanıcı profili tablosunda tutulacak: kalıcı kişiselleştirme için.
+- Prompt'a structured profile enjekte edilecek: ton, dil, uzunluk ve çalışma tercihi her cevapta uygulanacak.
+- Kısa profil özeti ayrıca memory'ye yazılabilecek: ama asıl kaynak structured profile olacak.
+
+## Open Questions
+- İlk mesajda onboarding otomatik mi tetiklensin, yoksa sadece `/tanışalım` ile mi başlasın?
+- Admin panelde profil düzenleme ilk sürüme dahil edilsin mi, yoksa yalnızca Telegram komutları yeterli mi?
+
+## Next Steps
+- Veri modelini ve onboarding state yapısını ekle
+- Telegram command akışını oluştur
+- Orchestrator içine onboarding interception ekle
+- Prompt kişiselleştirme katmanını bağla
+- `/profilim`, `/tercihlerim`, `/tanışalım_sifirla` yardımcı komutlarını ekle