DigUp: Mac'te EmbeddingGemma 2 ile Arama

Ekran görüntüsünde bir hata kodu vardı ama dosya adını hatırlamıyorsunuz; arama kutusuna yazdığınız kelimeler sonuç vermiyor. DigUp tam olarak bu senaryo için geliştirilmiş açık kaynak bir macOS aracı: dosyaları adına göre değil, içindekine göre arıyor. Proje MIT lisansıyla yayınlandı ve GitHub'da 3.199 yıldıza ulaştı.

Arkasında EmbeddingGemma 2 var

DigUp'ın arama kalitesi, Google DeepMind'ın Ekim 2026'da yayınladığı EmbeddingGemma 2 modeline dayanıyor. Model tek bir ortak uzayda metin, görsel, ses ve videoyu temsil ediyor: sahildeki bir köpek fotoğrafı ile "sahilde bir köpek" ifadesi yan yana düşüyor, uyku üzerine konuşulan bir kayıt ile "uykudan bahsettikleri yer" aynı yere geliyor. 740 milyon parametreyle dizüstünde rahatça çalışıyor, Apache 2.0 lisanslı ve 100'den fazla dili anlıyor.

Nasıl çalışıyor?

Uygulamayı açtığınızda aramak istediğiniz klasörleri seçiyorsunuz. DigUp bu klasörlerdeki görselleri, PDF'leri, dokümanları, ses kayıtlarını ve videoları okuyup yerel bir indeks oluşturuyor. Model ilk indirildiğinde 865 MB yer kaplıyor. Sonrasında herhangi bir uygulamada ⇧⌘Space kısayoluyla arama panelini açıp aradığınız şeyi kendi cümlelerinizle tarif ediyorsunuz.

Neleri bulabiliyor?

"videodaki zebra" → zebranın göründüğü saniyeye atlıyor
"uykudan bahsettikleri yer" → podcast'in ilgili dakikasına gidiyor
"sözleşmedeki evcil hayvan maddesi" → PDF'in ilgili sayfasını kelimeleri işaretleyerek açıyor
"plajdaki köpek" → fotoğrafı buluyor; "ödeme reddedildi hatası" → ekran görüntüsünü getiriyor
İngilizce yapılan bir arama, Bengalce veya Arapça yazılmış bir notu bulabiliyor (ve tersi)

Birebir eşleşme de korunuyor: fatura numaraları, hata kodları ve isimler dosya adında, doküman metninde ve ekran görüntüsündeki yazıda olduğu gibi aranıyor. Yani tek bir arama hem anlamı hem de tam dizeyi yakalıyor.

Gizlilik: hiçbir şey Mac'ten çıkmıyor

İndeksleme tamamen cihazda yapılıyor. Uygulama internete yalnızca modeli ilk kez indirirken ve günde bir kez güncelleme kontrolü için çıkıyor; güncelleme kontrolü dosyalarınızla ilgili hiçbir veri göndermiyor ve kapatılabiliyor. Hesap yok, telemetri yok. Dosyalar hiçbir zaman değiştirilmiyor, taşınmıyor ya da yüklenmiyor.

Neleri okumuyor?

Sınırlar net: yalnızca seçtiğiniz klasörler taranıyor; kod arama açık değilse kod dosyaları okunmuyor. Bir kod projesi klasöründe (içinde .git veya package.json bulunanlarda) yalnızca ekran görüntülerine bakıyor. Anahtarlar, sertifikalar, parola dosyaları, ~/.ssh gibi gizli klasörler, uygulama paketleri ve önbellekler hiçbir koşulda okunmuyor; yalnızca iCloud'da duran dosyalar indirilmiyor. İlk tarama birkaç yüz dosya için birkaç dakika, büyük bir indirilenler klasörü için bir saati bulabiliyor ve bu tarama yalnızca bir kez yapılıyor — sonrasında yeni bir dosya bir-iki saniye içinde aranabilir hale geliyor.

Kod arama

EmbeddingGemma 2 kodu da okuyabildiği için DigUp projelerde anlamsal kod araması yapabiliyor. Ayarlardan açtıktan sonra "code:" önekiyle "başarısız çağrıyı backoff ile yeniden dene" gibi bir tarif yazdığınızda ilgili fonksiyonu buluyor; "code: refreshAccessToken" yazdığınızda ise çağrıldığı yerler yerine tanımlandığı satıra gidiyor. Sonuçlar seçtiğiniz editörde açılıyor.

Kurulum ve gereksinimler

Apple Silicon Mac ve macOS 14 (test edilen sürüm macOS 26) gerekiyor. Kurulum DMG dosyasıyla ya da Homebrew üzerinden yapılıyor. Windows ve Linux sürümlerinin yolda olduğu belirtiliyor. Uygulama menü çubuğunda yaşıyor; indeksleme durumunu görüp duraklatabiliyorsunuz.

Rakamlarla DigUp

GitHub: 3.199 yıldız, 215 fork, MIT lisansı · Dil: Swift
Model: EmbeddingGemma 2 (740M parametre, Apache 2.0, 100+ dil)
Model indirmesi: 865 MB (tek seferlik) · Kısayol: ⇧⌘Space
Gereksinim: Apple Silicon + macOS 14 veya üzeri
Fiyat: ücretsiz ve açık kaynak

Sonuç

Yerel çalışan, gizlilik dostu ve "dosya adı yerine içerik" mantığıyla arama yapan bir araç, özellikle çok dosya biriktirenler için gerçek bir zaman tasarrufu sağlıyor. DigUp aynı zamanda EmbeddingGemma 2 gibi küçük ve açık bir çok kipli modelin tüketici donanımında doğrudan ürün değerine dönüşebildiğinin iyi bir örneği. Proje GitHub'da ARahim3/DigUp adresiyle yer alıyor.