🛰️ Detectra AI

Detectra AI is a Groq-powered web app for spotting AI-generated text and images with confidence scores, structured explanations and visual indicators.

Detectra AI, metin ve görsellerin yapay zeka tarafından oluşturulup oluşturulmadığını Groq tabanlı modellerle analiz eden, güven skoru, açıklama ve somut tespit ipuçları sunan modern bir web uygulamasıdır.

🌐 English • 🇹🇷 Türkçe

---

🌐 English

---

📖 About

Detectra is a web app that analyzes whether text and images were generated by artificial intelligence, through a modern, dark-themed interface. Paste a piece of writing or drop an image and the app sends it — through its own Node.js/Express backend — to a Groq-hosted LLM (server.js), which acts as a forensic analyst and returns an AI / human / uncertain verdict, a 0–100 confidence score, a short written rationale and a list of concrete indicators. Text is analyzed by a large language model for stylistic tells, while images are inspected by a vision model for anatomical and textural inconsistencies. The interface is a single-page app with hash-based routing and six pages: home, the detector tool, an about page, an FAQ, the terms of use and a contact page.

✨ Features

AI text detection

• Detects AI signatures such as templated sentence structure, over-polished tone, artificial balance and cliché phrasing
• Powered by a Groq-hosted large language model in strict JSON mode

AI image detection

• Inspects anatomical errors, plastic/airbrushed textures, inconsistent light and reflections, and melting background details
• Uses a Groq vision model that reasons over the image before answering, improving accuracy

Confidence scoring & indicators

• Every result comes with an animated confidence ring (0–100) and a color-coded verdict
• Not just a label — the model explains its reasoning as bullet-point indicators

Privacy-focused

• Submitted content is processed only for the live analysis and is never written to a database

Bilingual interface (TR / EN)

• One-click language toggle in the navbar switches the entire UI between Turkish and English
• The choice is remembered in localStorage (first visit defaults to the browser language)
• The language is also sent to the backend, so the AI's explanation and indicators come back in the selected language

Modern multi-page interface

• A dark-themed single-page app with a sticky full-width navbar, smooth page transitions, animated background and a fully responsive layout

🛠️ Tech Stack

• Node.js — runtime
• Express — lightweight web server and static host
• Groq API — LLM & vision inference for the detection verdicts
• Vanilla HTML / CSS / JS — dependency-free front-end, zero build step
• dotenv — loads the Groq API key from environment variables

📸 Screenshots

English home experience — landing page, CTAs and feature summary.

English detector interface — text/image mode selector and upload flow.

English result panel — verdict, confidence ring and indicator breakdown.

⚙️ How it works

• server.js — the Express backend; serves the static front-end and exposes the analysis API:
  • POST /api/analyze-text — sends the text to the Groq text model and returns a normalized verdict (accepts a lang field to pick the response language)
  • POST /api/analyze-image — sends the image to the Groq vision model and returns a normalized verdict (accepts a lang field to pick the response language)
  • GET /api/health — reports whether the Groq API key is configured
• public/ — the front-end:
  • index.html — the six-page single-page app (home, tool, about, FAQ, terms, contact), with every string tagged via data-i18n attributes
  • the contact page offers a form that builds a pre-filled mailto: message from your input, plus a direct email link
  • styles.css — the dark theme, layout and animations
  • app.js — the hash router, the tool logic (tabs, text/image analysis, result rendering) and UI helpers
  • i18n.js — the TR/EN dictionary and language engine (swaps text, remembers the choice, updates <html lang>)
• baslat.bat — a Windows helper that starts the server, prints the local URL and opens the site in your default browser automatically

The Groq API key is read from environment variables via dotenv — see Usage below.

📁 Project Structure

Detectra/
├── server.js              # Express backend + Groq proxy API
├── package.json            # Scripts and dependencies
├── baslat.bat               # Windows start helper
├── public/                   # Front-end
│   ├── index.html             # Multi-page single-page app
│   ├── styles.css              # Dark theme, layout, animations
│   ├── app.js                   # Hash router + detector logic
│   └── i18n.js                   # TR/EN dictionary + language engine
├── img/                          # Screenshots used in this README
├── .env.example                   # Template for GROQ_API_KEY
├── LICENSE
└── README.md

🚀 Usage

1. Clone the repository

   git clone https://github.com/AlperT-Code/Detectra.git
   cd Detectra

2. Install dependencies (Node.js 18+ recommended)

   npm install

3. Copy .env.example to .env and set your own free Groq API key from console.groq.com:

   copy .env.example .env

4. Run it

   npm start

   Then open http://localhost:3000 in your browser. On Windows you can also just double-click baslat.bat, which starts the server and opens the site for you automatically.

🤝 Contributing

1. Fork the repository
2. Create a new branch
3. Commit your changes
4. Push the branch
5. Open a pull request

📝 License

This project is licensed under the MIT License.

🇹🇷 Türkçe

---

📖 Hakkında

Detectra, metin ve görsellerin yapay zeka tarafından üretilip üretilmediğini modern, koyu temalı bir arayüz üzerinden analiz eden bir web uygulamasıdır. Bir yazı yapıştırır ya da bir görsel bırakırsınız; uygulama bunu kendi Node.js/Express sunucusu üzerinden bir Groq LLM'ine (server.js) gönderir — model bir adli analist gibi davranarak yapay zeka / insan / belirsiz kararı, 0–100 arası bir güven skoru, kısa bir yazılı gerekçe ve somut ipuçları listesi döndürür. Metin, üslup ipuçları için bir büyük dil modeli tarafından; görseller ise anatomik ve dokusal tutarsızlıklar için bir görüntü modeli tarafından incelenir. Arayüz; hash tabanlı yönlendirmeye sahip, altı sayfalı (ana sayfa, denetim aracı, hakkımda, SSS, kullanım şartları ve iletişim) tek sayfa bir uygulamadır.

✨ Özellikler

Yapay zeka metin denetimi

• Kalıplaşmış cümle yapısı, aşırı cilalı ton, yapay denge ve klişe ifadeler gibi AI imzalarını tespit eder
• Katı JSON modunda çalışan bir Groq büyük dil modeliyle güçlendirilmiştir

Yapay zeka görsel denetimi

• Anatomik hatalar, plastik/airbrush dokular, tutarsız ışık ve yansımalar, eriyen arka plan detaylarını inceler
• Yanıt vermeden önce görsel üzerinde akıl yürüten bir Groq görüntü modeli kullanır, bu da doğruluğu artırır

Güven skoru ve ipuçları

• Her sonuç, animasyonlu bir güven halkası (0–100) ve renk kodlu bir kararla gelir
• Sadece bir etiket değil — model gerekçesini madde madde ipuçları olarak açıklar

Gizlilik odaklı

• Gönderilen içerik yalnızca anlık analiz için işlenir ve asla bir veritabanına yazılmaz

İki dilli arayüz (TR / EN)

• Navbar'daki tek tuşluk dil butonu tüm arayüzü Türkçe ve İngilizce arasında anında değiştirir
• Seçim localStorage'da hatırlanır (ilk ziyarette tarayıcı diline göre başlar)
• Dil sunucuya da iletilir; böylece AI'ın açıklaması ve ipuçları seçilen dilde döner

Modern çok sayfalı arayüz

• Yapışkan tam genişlik navbar, akıcı sayfa geçişleri, animasyonlu arka plan ve tamamen duyarlı bir yerleşime sahip koyu temalı tek sayfa uygulaması

🛠️ Kullanılan Teknolojiler

• Node.js — çalışma ortamı
• Express — hafif web sunucusu ve statik dosya sunumu
• Groq API — tespit kararları için LLM ve görüntü çıkarımı
• Düz HTML / CSS / JS — bağımlılıksız arayüz, sıfır build adımı
• dotenv — Groq API anahtarını ortam değişkenlerinden yükler

📸 Ekran Görüntüleri

Türkçe ana sayfa — gövde metni, CTA butonları ve istatistik kartı.

Türkçe denetim aracı — metni yapıştırın ya da görsel bırakın, ardından sonuç panelini görün.

Türkçe sonuç paneli — karar, güven oranı ve somut ipuçları.

⚙️ Nasıl Çalışıyor

• server.js — Express sunucusu; statik arayüzü sunar ve analiz API'sini açar:
  • POST /api/analyze-text — metni Groq metin modeline gönderir ve normalleştirilmiş bir karar döndürür
  • POST /api/analyze-image — görseli Groq görüntü modeline gönderir ve normalleştirilmiş bir karar döndürür
  • GET /api/health — Groq API anahtarının tanımlı olup olmadığını bildirir
• public/ — arayüz:
  • index.html — altı sayfalı tek sayfa uygulama (ana sayfa, araç, hakkımda, SSS, şartlar, iletişim)
  • iletişim sayfası — girdiğin bilgilerden önceden doldurulmuş bir mailto: mesajı oluşturan bir form ve doğrudan e-posta bağlantısı sunar
  • styles.css — koyu tema, yerleşim ve animasyonlar
  • app.js — hash yönlendiricisi, araç mantığı (sekmeler, metin/görsel analizi, sonuç render'ı) ve arayüz yardımcıları
• baslat.bat — sunucuyu başlatan, yerel adresi yazan ve siteyi varsayılan tarayıcında otomatik açan Windows yardımcısı

Groq API anahtarı dotenv ile ortam değişkenlerinden okunur — aşağıdaki Kullanım bölümüne bakın.

📁 Proje Yapısı

Detectra/
├── server.js              # Express sunucusu + Groq proxy API'si
├── package.json            # Komutlar ve bağımlılıklar
├── baslat.bat               # Windows başlatma yardımcısı
├── public/                   # Arayüz
│   ├── index.html             # Çok sayfalı tek sayfa uygulama
│   ├── styles.css              # Koyu tema, yerleşim, animasyonlar
│   ├── app.js                   # Hash yönlendirici + dedektör mantığı
│   └── i18n.js                  # TR/EN sözlüğü ve dil motoru
├── img/                          # Bu README'de kullanılan ekran görüntüleri
├── .env.example                   # GROQ_API_KEY için şablon
├── LICENSE
└── README.md

🚀 Kullanım

1. Depoyu klonlayın

   git clone https://github.com/AlperT-Code/Detectra.git
   cd Detectra

2. Bağımlılıkları kurun (Node.js 18+ önerilir)

   npm install

3. .env.example dosyasını .env olarak kopyalayıp console.groq.com üzerinden aldığınız ücretsiz Groq API anahtarınızı girin:

   copy .env.example .env

4. Çalıştırın

   npm start

   Ardından tarayıcınızda http://localhost:3000 adresini açın. Windows'ta baslat.bat dosyasına çift tıklamanız da yeterlidir; sunucuyu başlatıp siteyi sizin için otomatik açar.

🤝 Katkıda Bulunma

1. Projeyi fork'layın
2. Yeni bir branch oluşturun
3. Değişikliklerinizi commit edin
4. Branch'i push edin
5. Pull request oluşturun

📝 Lisans

Bu proje MIT Lisansı ile lisanslanmıştır.