# Home AI Assistant

Домашний ИИ-ассистент с REST API, веб-интерфейсом и помидоро-таймером. LLM — OpenRouter (по умолчанию DeepSeek).

## Возможности (MVP)

- Чат с потоковыми ответами (SSE)
- Управление помидоро из чата через tool calling
- REST API для внешних клиентов (Telegram-бот, мобильное приложение)
- Веб-морда: вкладки «Чат» и «Помидоро»

## Быстрый старт

### 1. Настройка окружения

```bash
cp .env.example .env
```

Заполните в `.env`:

```env
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-...
BACKEND_PORT=8080
FRONTEND_PORT=3080
```

Если порт занят (например, 3000 уже используется Gitea), смените `FRONTEND_PORT` на свободный.

### 2. Запуск через Docker

```bash
docker compose up --build
```

- Backend API: http://localhost:${BACKEND_PORT:-8080}
- Web UI: http://localhost:${FRONTEND_PORT:-3080}
- Healthcheck: http://localhost:8080/api/v1/health

Порты в `.env`:

| Переменная | По умолчанию | Назначение |
|------------|--------------|------------|
| `BACKEND_PORT` | 8080 | API с хоста |
| `FRONTEND_PORT` | 3080 | Веб-морда с хоста |
| `VITE_DEV_PORT` | 5173 | Frontend при `npm run dev` |
| `TAIGA_PORT` | 9000 | Taiga (фаза 2) |
| `GITEA_PORT` | 3000 | Gitea HTTP (фаза 2) |
| `GITEA_SSH_PORT` | 222 | Gitea SSH (фаза 2) |
| `QDRANT_PORT` | 6333 | Qdrant HTTP (фаза 3) |

### 3. Локальная разработка

**Backend:**

```bash
cd backend
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate   # Windows
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload --port 8080
```

**Frontend:**

```bash
cd frontend
npm install
npm run dev
```

Vite dev-server: http://localhost:5173 (проксирует `/api` на backend).

## REST API

| Method | Path | Описание |
|--------|------|----------|
| GET | `/api/v1/health` | Healthcheck |
| POST | `/api/v1/chat/sessions` | Создать чат-сессию |
| GET | `/api/v1/chat/sessions` | Список сессий |
| GET | `/api/v1/chat/sessions/{id}` | История сообщений |
| POST | `/api/v1/chat/sessions/{id}/messages` | Отправить сообщение (SSE) |
| DELETE | `/api/v1/chat/sessions/{id}` | Удалить сессию |
| GET | `/api/v1/pomodoro/status` | Статус таймера |
| POST | `/api/v1/pomodoro/start` | Старт `{duration_min, task_note}` |
| POST | `/api/v1/pomodoro/pause` | Пауза |
| POST | `/api/v1/pomodoro/resume` | Продолжить |
| POST | `/api/v1/pomodoro/stop` | Стоп `{result, completed}` |
| GET | `/api/v1/pomodoro/history` | История сессий |
| GET | `/api/v1/projects` | Проекты Taiga + привязка Gitea |
| POST | `/api/v1/projects/sync-taiga` | Синхронизировать проекты из Taiga |
| PUT | `/api/v1/projects/{slug}/gitea` | Привязать Gitea repo |
| POST | `/api/v1/work-items` | Создать фичу/баг → Taiga + Gitea |
| GET | `/api/v1/work-items` | Список work items |
| POST | `/api/v1/webhooks/gitea` | Webhook для автозакрытия по push |

## Taiga + Gitea (фаза 2)

Taiga и Gitea работают **на хосте** (не в Docker):
- Taiga: `127.0.0.1:9000` → `taiga.grigowashere.ru`
- Gitea: `127.0.0.1:3000` → `git.grigowashere.ru`

Контейнер backend достучится через `host.docker.internal` (настроено в `docker-compose.yml`).

### Настройка `.env`

```env
TAIGA_BASE_URL=http://host.docker.internal:9000
TAIGA_USERNAME=...
TAIGA_PASSWORD=...
TAIGA_PUBLIC_URL=https://taiga.grigowashere.ru

GITEA_BASE_URL=http://host.docker.internal:3000
GITEA_TOKEN=...          # Settings → Applications → Generate Token
GITEA_PUBLIC_URL=https://git.grigowashere.ru
GITEA_WEBHOOK_SECRET=... # произвольная строка
```

### Первый запуск

```bash
# 1. Синхронизировать проекты Taiga (ID подтянутся автоматически)
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/projects/sync-taiga

# 2. Привязать Gitea repo к проекту Taiga
curl -X PUT http://localhost:8080/api/v1/projects/home-assistant/gitea \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"gitea_owner":"Grigo","gitea_repo":"Home_assistant","default_branch":"main"}'
```

### Gitea webhook

В репозитории: **Settings → Webhooks → Add Webhook**:

- URL (выбери один вариант):
  - **Рекомендуется:** `https://assistant.example.com/api/v1/webhooks/gitea` — nginx → `127.0.0.1:${BACKEND_PORT}`
  - **Если Gitea в Docker:** `http://172.17.0.1:${BACKEND_PORT}/api/v1/webhooks/gitea` — не `127.0.0.1` (это localhost контейнера Gitea)
- Content type: `application/json`
- Secret: значение `GITEA_WEBHOOK_SECRET`
- Events: **Push**

Проверка из контейнера Gitea: `docker exec gitea wget -qO- http://172.17.0.1:8202/api/v1/health`  
Test delivery в Gitea должен вернуть **200**, не **0**.

### Автозакрытие по коммиту

В сообщении коммита:

```
fix: кнопка сохранения
Closes gitea #12, taiga #45
```

Закроются Gitea issue #12 и Taiga story #45 (если только один ref — второй найдётся по связи в БД).

### Чат

«Заведи баг: кнопка не сохраняет настройки» → `create_work_item` → Taiga story + Gitea issue + ветка `feature/45-...`.

## Структура проекта

```
backend/     FastAPI, OpenRouter, SQLite, помидоро
frontend/    React + Vite, чат и таймер
data/        SQLite БД (создаётся автоматически)
```

## Память и контекст (фаза 3a)

Долгосрочная память в SQLite, без векторов:

| Слой | Что хранит |
|------|------------|
| **Профиль** | имя, timezone, language, notes |
| **Факты** | устойчивые знания с категорией и важностью |
| **Сводка чата** | краткое содержание длинной сессии |

В system prompt на каждый ответ: персонаж → **время** → память → фитнес → **погода** → помидоро → проекты.  
История чата обрезается до 40 последних сообщений; раннее — в `session_summaries`.

**Автоизвлечение:** после каждого ответа LLM анализирует ход диалога и сохраняет
устойчивые факты (`source=auto`). Отключить: `MEMORY_AUTO_EXTRACT=false`.

**UI:** вкладка `/memory` — профиль, факты, JSON-снимок для отладки.

### Tools

- `remember_fact` — «запомни, что…»
- `recall_memories` — поиск по памяти
- `forget_memory` — удалить факт по id
- `update_profile` — имя, часовой пояс и т.д.
- `update_session_summary` — сжать тему длинного чата

### API

| Method | Path | Описание |
|--------|------|----------|
| GET | `/api/v1/memory` | снимок памяти (+ `?session_id=`) |
| GET/PUT | `/api/v1/profile` | профиль |
| GET/POST | `/api/v1/memory/facts` | список / создать факт |
| DELETE | `/api/v1/memory/facts/{id}` | забыть |
| PUT | `/api/v1/memory/sessions/{id}/summary` | сводка чата |

## Фитнес-трекер

Профиль, дневник (еда/вода/вес/тренировки), калькуляторы TDEE, LLM-оценка ккал/БЖУ,
lookup wger + Open Food Facts, напоминания в чат (`💪`), вкладка `/fitness`.

Чат: «обед: гречка 200г, курица 150г», «выпил 300 мл воды», «жим 80×5×3».

## Homelab API (фаза 4)

Интеграции с домашней инфраструктурой:

| Сервис | URL по умолчанию | Назначение |
|--------|------------------|------------|
| Open-Meteo | `http://192.168.1.109:8085` | Погода СПб в контексте и tool `get_weather` |
| ComfyUI | `http://192.168.1.109:8188` | `generate_image`, редкий «рофл» в чат |
| Netdata | `http://host.docker.internal:19999` | Алерты warning/critical → notice в чат |

**Утренний дайджест** (`MORNING_DIGEST_HOUR=8`): погода + RSS (Habr, r/programming по умолчанию).  
По запросу: «что на улице», «будет ли дождь» → `get_weather`; полный брифинг → `get_morning_briefing`.

Переменные — в `.env.example` (секция Homelab).

### Проверка доступности

В образе backend нет `curl`/`wget`. Удобнее всего — API-диагностика (из контейнера или с хоста):

```bash
curl -s http://localhost:${BACKEND_PORT:-8202}/api/v1/homelab/status | python3 -m json.tool
```

Или изнутри backend через Python:

```bash
docker compose exec backend python -c "
import httpx
for url in [
    'http://192.168.1.109:8085/v1/forecast?latitude=59.93&longitude=30.33&current=temperature_2m',
    'http://192.168.1.109:8188/system_stats',
    'http://host.docker.internal:19999/api/v1/info',
]:
    try:
        r = httpx.get(url, timeout=10)
        print(url, '->', r.status_code, r.text[:120])
    except Exception as e:
        print(url, '-> ERROR', e)
"
```

По умолчанию **Anima** (как в aiChatBot): `COMFYUI_UNET` + `COMFYUI_CLIP` + `COMFYUI_VAE` + style LoRA.  
`COMFYUI_CHECKPOINT` оставь пустым. Для SD1.5/Pony — укажи checkpoint и очисти `COMFYUI_UNET`.

## Следующие фазы

- RAG по файлам (Qdrant)
- Telegram-бот
- Taiga/fitness в утреннем дайджесте
- Графики веса, LLM-мотивация в напоминаниях

## Модель

По умолчанию: `deepseek/deepseek-chat` через OpenRouter. Альтернатива для болтовни: `google/gemini-2.0-flash`.