# 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.

## 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](https://skillok.org/docs/ru/account/mcp#где-лежит-контекст-проекта);
* **предлагать правку** — новые или изменённые файлы;
* **рисовать изображения** — PNG предложением в репозиторий;
* **делать тренировки и челленджи** из markdown-заметки — см. [Из заметки](https://skillok.org/docs/ru/learning/from-a-note).

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](https://skillok.org/docs/ru/account/ai-keys). 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](https://skillok.org/docs/ru/account/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](https://skillok.org/docs/ru/account/access-tokens):
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.

---

https://skillok.org/docs/ru/repositories/chat