Пространство ИИ

Рабочее место с агентом вокруг твоих репозиториев — читает файлы, отвечает со ссылками на строки, заводит задачи и предлагает правки, которые ты принимаешь или отклоняешь.

Обновлено Скопировать как Markdown
В этой статье

Как начать сессию#

  1. Новая сессия — отметь репозитории, с которыми работаешь (до пяти). В списке только те, что ты видишь и где включён ИИ.
  2. Напиши запрос и выбери модель — список твоих ключей и ключей твоих организаций, у каждого модель из его настроек.

Открыть Пространство ИИ можно из меню. Ctrl+Enter отправляет запрос. Старый адрес /chat ведёт сюда же.

Как устроен экран#

  • Слева — сессии. × у сессии удаляет её (вернуть нельзя). Сессии внешнего агента по MCP помечены MCP.
  • В центре — лента. Твой запрос, шаги агента по мере работы — «Собрал контекст», «Читает notes/a.md», «Ищет …», «Предложил правку», — ответ и карточки предложений. Пока агент работает, лента обновляется сама, без перезагрузки и не сбивая прокрутку.
  • Справа — сессия. Прикреплённые репозитории (× убирает, + Добавить репозиторий добавляет), что ушло модели в последний раз и сколько занято её окна, деньги и результат: сколько потрачено, сколько ходов, сколько правок принято и во сколько обошлась одна принятая правка.
  • Модель меняется у поля ввода — для этой сессии.

На телефоне колонки идут друг под другом: лента, сессия, список сессий.

Что агент умеет#

Агент — модель с инструментами, как агенты Claude, ChatGPT и Copilot. Сам решает, что прочитать:

  • читать — список файлов, файл целиком или кусок, поиск по тексту, задачи и запросы на слияние;
  • заводить задачи — идея, гипотеза, найденная проблема;
  • отвечать в задачах и запросах на слияние;
  • менять задачи — заголовок, описание, закрыть или открыть, метки;
  • писать заметки в репозиторий контекста проекта — см. Сервер MCP;
  • предлагать правку — новые или изменённые файлы;
  • рисовать изображения — PNG предложением в репозиторий;
  • делать тренировки и челленджи из markdown-заметки — см. Из заметки.

Задачи, ответы и заметки применяются сразу. Правка файлов — только с твоего решения: в ленте появляется карточка с файлами и кнопками Принять и Отклонить. Принятая правка становится веткой llm/… и запросом на слияние — в ветку по умолчанию ничего не пишется. Отклоняя, можно написать почему: это запомнится в сессии.

Агент читает правила проекта — AGENTS.md в корне репозитория — и репозиторий контекста, если он связан. Что агенту можно, решает владелец в Настройки репозитория → ИИ → Агенты.

Действует агент только по просьбе и только там, где у тебя есть право: задачи — где задачи включены, правки — где у тебя право записи. Всё сделанное подписано «Через Пространство ИИ».

Что он читает#

Репозитории, которые ты видишь и в которых включён ИИ (Настройки репозитория → ИИ). Доступ проверяется перед каждым ходом и в каждом действии. Текст фрагментов уходит к провайдеру подключённой модели.

Чего агент не видит никогда. Перечисли пути в файле .skillokignore в корне репозитория — по строке, как в .gitignore: data/raw/, *.csv, !public.csv. Секреты закрыты и без файла: .env (но не .env.example), ключи (*.pem, id_rsa), .netrc, .ssh/. Закрытого пути нет в списке файлов и поиске агента, он его не прочитает и не изменит — правило одно в Пространстве ИИ, по MCP и в Harness на компьютере, где закрытое скрыто и от команд агента. Сам .skillokignore агент читает, но не меняет.

Память#

Модель сменная, память остаётся в SKILLOK: правила проекта — в AGENTS.md, итоги — заметками в репозитории контекста, история сессии — в её журнале. Сменишь модель или клиента — ничего не потеряется.

Сколько это стоит#

Ход — несколько вызовов модели: начальный поиск, затем шаги с инструментами (не больше восьми). Цена хода и сессии показана в долларах и платится подключением — см. Подключение моделей. Пределы — 50 ходов в сутки и один ход за раз в сессии.

Свой агент и автоматизация#

Те же инструменты SKILLOK отдаёт внешним агентам — Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code — по протоколу MCP, подключение в один клик: Сервер MCP. Так запросы идут по твоей подписке, а правки агента приходят в Пространство ИИ на решение.

Для скриптов есть API /api/v1/space/* с личным токеном: сессии, запросы, журнал событий и решения по предложениям, а POST /api/v1/space/repositories заводит репозиторий.

Модели SKILLOK доступны и в формате OpenAI — /api/v1/llm (/models, /chat/completions, ответ потоком): так их берёт десктоп Space AI — Harness. Платит то же подключение и в тех же лимитах, что ход Пространства ИИ; без подтверждённой почты ИИ закрыт.

Челленджи агент проходит вместе с тобой: start_challenge заводит репозиторий попытки, attempt_status показывает задание открытого этапа, check_attempt проверяет запушенное решение и говорит, что не прошло и почему. В десктопе Space AI — Harness это одна фраза: «сделай коммит и проверь» — коммит, push и проверка идут сами.

Было полезно?