Add ROADMAP.md, CODE_STYLE.md and fix misleading README claims

[Copilot]

README claimed "Production Ready" and "revolutionary" status for a kernel with stub implementations. Many advertised features (AI supervisor, hot-swap modules, sandboxing) are incomplete or not implemented.

Changes

ROADMAP.md - Development roadmap and gap analysis

• Architecture diagram showing actual implementation status per subsystem
• Gap analysis for 8 missing components (VFS, network, user space, proper heap, etc.)
• Design alternatives with pseudocode for each gap
• AI supervisor feasibility analysis with framework recommendations
• 5-phase implementation roadmap with milestones
• Security vulnerability assessment

CODE_STYLE.md - Development standards

• C99 with GCC extensions, compiler flags
• Naming conventions, formatting, documentation patterns
• Error handling and memory management guidelines

README.md - Accuracy fixes

• Status: Production Ready → In Development
• Version: 1.0 → 0.1.0
• Added status indicators (✅/⚠️/❌) to features
• Removed "world's first" and "revolutionary" claims
• Added links to new documentation

Example status update

### 1. AI Supervisor System ⚠️
**Kernel-level behavioral monitoring with rule-based anomaly detection**
- ⚠️ Behavior pattern tracking and statistical analysis
- ⚠️ Anomaly detection (memory leaks, CPU spikes)
- ❌ Machine learning inference (framework only, no ML model yet)

Original prompt

🔍 CLKernel – Kısa Özet

CLKernel, “Revolutionary x86 Operating System Kernel with AI Supervision, Hot-Swappable Modules, and Actor-Based Shell” (Devrimsel x86 İşletim Sistemi Çekirdeği) olarak tanımlanmış bir açık kaynak işletim sistemi çekirdeği denemesidir. Proje:

x86-64 için minimal bootloader ve C tabanlı kernel içerir

VGA, GDT gibi temel altyapıları başlangıç aşamasında sağlar

“AI Supervisor”, actor model IPC, hot-swappable modüller gibi iddialı teknolojiler vaat eder

Ancak şu anda pek çok ileri seviye özellik plan aşamasında ve gerçeklenmemiştir

🧠 Ana Güçlü Yönler

⚡ Teknoloji vizyonu yüksek

Asenkron-ilk (async-first), actor-model IPC gibi modern kernel kavramları hedeflenmiş

AI tabanlı fault detection / recovery fikri orijinal ve çekici

📦 Modüler Mimari

Hot-swappable modüller planlanmış; bu özellik başarıyla çalışırsa çekirdeği esnek hale getirir

🧪 Örnek Build/Test Altyapısı

Makefile ile QEMU ve GDB entegrasyonu var — bu, kernel geliştirme için gerekli başlangıç araçlarını sunar

🚧 Gözle Görülen Eksikler / Limitler

Aşağıdaki liste, README içeriğindeki “In Progress” ve “Planned” kısmından çıkarımlarla (yapılmamış / eksik özellikler) derlenmiştir:

Alan Durum Yorum
IDT & Interrupt Handling ❌ Gerçek donanım interrupt’ları yok.
Memory Management (paging, heap) ❌ Sanal bellek yok, heap yok.
Scheduler / Async Çalışma ⚠️ Temel asenkron altyapı var ama tam scheduler yok.
Module System Infrastructure ⚠️ Modül altyapısı kısmi.
Actor-Based IPC System ❌ Henüz implement edilmemiş.
VFS / Filesystem ❌ Dosya sistemi yok.
Network Stack ❌ Ağ desteği yok.
AI Supervisor ❌ AI supervisor sadece plan / stub aşamasında.
ARM64 desteği ❌ Sadece x86_64.

Teknik zorluk bakış açısından:

Interrupt / exception handling olmadan çekirdek gelişmiş işlemleri sağlayamaz.

Sanal bellek olmadan modern işletim sistemi güvenliği sınırlı.

AI supervision ve actor model gibi ileri konseptler “plan” aşamasında; gerçek kod yok ya da stub.

VFS / Network olmadan kullanıcı alanı neredeyse boş.

🛠️ Kod Kalitesi / Organizasyon Düzeyi

Not: Repository’deki dosyalar sınırlı sayıda ve küçük; bu da güncel gelişmenin başlangıç/ara aşamada olduğunu gösteriyor.

❗ Potansiyel Tehlikeler

Birçok sistem parçası eksik olmasına rağmen “revolutionary advancement” gibi iddialı açıklamalar var — bu AI modeller için yanlış beklenti yaratır.

Kodun test kapsamı belirsizdir. Unit/integration test yok.

📌 Yapı / Organizasyon Önerisi

Katmanlı mimari olarak net çizgiler yok.

Sürücü ve kernel arayüzleri henüz standart değil.

🔧 AI Modeli için Uygun Master Prompt

Bu prompt’u başka bir AI modeline vererek proje analizi + geliştirme planı çıkarabilirsin:

📌 MASTER AI PROMPT (Detaylı proje analizi + öneri üretimi)
Analyze the CLKernel repository available at https://github.com/omercsbn/CLKernel.
First, provide a detailed architecture summary of how the kernel currently works and list each subsystem (bootloader, kernel core, drivers, modules etc.).
Then provide a comprehensive gap analysis covering:

1. Missing or partially implemented OS components:
   • Interrupt descriptors / IDT
   • Memory management (paging, heap)
   • Process scheduler
   • Actor-based IPC
   • Virtual filesystem
   • Network stack
   • Device drivers
   • ARM64 support

For each identified gap:
a) Explain why this component is required in an OS.
b) Describe specific design alternatives (e.g., paging vs segmentation, cooperative vs preemptive scheduler).
c) Provide example pseudo code or high-level pseudocode for a correct implementation.

Then evaluate the feasibility of AI based “supervisor” integration at the kernel level:

• Detail where AI can be effectively used (fault prediction, scheduling optimization, adaptive resource allocation).
• Recommend specific models/frameworks (C/C++ inference engines, TensorFlow Lite, Rust embeddings).
• Provide integration strategy (bare-metal inference vs off-loading to user-space).

Produce:

• a prioritized roadmap for feature implementation with milestones
• estimated complexity & risk for each
• test strategy (unit tests, emulator tests, QEMU scripts)
• code style / structure improvements
• security considerations (sandboxing, capability based isolation)
• performance implications of actor-based design vs traditional IPC.

Deliver output in sections with code examples and concrete recommendation lists.

---

💡 You can make Copilot smarter by setting up custom instructions, customizing its development environment and configuring Model Context Protocol (MCP) servers. Learn more Copilot coding agent tips in the docs.