Общее описание функциональных характеристик программного обеспечения и информация, необходимая для установки и эксплуатации

Содержание

1. Общее описание программного обеспечения
2. Функциональные характеристики
3. Технические характеристики
4. Системные требования
5. Установка программного обеспечения
6. Настройка и конфигурация
7. Эксплуатация системы
8. Интеграция с внешними системами

1. Общее описание программного обеспечения

1.1. Назначение программного обеспечения

Kodik — это программное обеспечение класса «Редактор кода с искусственным интеллектом» (AI-powered Code Editor), предназначенное для автоматизации процессов разработки программного обеспечения.

Основное назначение:

• Интеллектуальная помощь разработчикам в написании, редактировании и оптимизации программного кода
• Ускорение процессов программирования через взаимодействие на естественном языке
• Автоматизация рутинных задач разработки
• Анализ и рефакторинг кодовых баз
• Интеллектуальная отладка и исправление ошибок

Целевая аудитория:

• Профессиональные разработчики программного обеспечения
• Команды разработки (от малых стартапов до крупных предприятий)
• DevOps инженеры
• Архитекторы программных систем
• Студенты и начинающие программисты

1.2. Концепция работы

Kodik использует передовые модели искусственного интеллекта для понимания кодовой базы пользователя и генерации программного кода на основе описаний на естественном языке.

Ключевые принципы:

1. Естественноязыковое взаимодействие: Пользователь описывает задачу на естественном языке (русском или английском), система генерирует соответствующий код.
2. Контекстное понимание: Система автоматически анализирует проект, понимает его структуру, зависимости и паттерны.
3. Проактивность: Kodik активно строит контекст, задает уточняющие вопросы и предлагает оптимальные решения.
4. Полная прозрачность: Все действия системы видны пользователю в реальном времени, каждое изменение требует одобрения.
5. Режимы работы:
   • Режим Планирования (Plan Mode): Анализ требований и подготовка плана реализации без внесения изменений
   • Режим Действия (Act Mode): Непосредственная реализация изменений в коде

1.3. Область применения

Типы проектов:

• Веб-приложения (фронтенд и бэкенд)
• Мобильные приложения
• Десктопные приложения
• Системное программное обеспечение
• Микросервисные архитектуры
• API и интеграции
• Скрипты автоматизации

Поддерживаемые языки программирования:

• JavaScript / TypeScript
• Python
• Java
• C / C++
• Go
• PHP
• Delphi
• Visual Basic
• Microsoft .NET (C#, F#, VB.NET)
• И другие популярные языки

Области разработки:

• Разработка новых функций
• Рефакторинг существующего кода
• Исправление ошибок и отладка
• Написание тестов
• Документирование кода
• Оптимизация производительности

1.4. Ключевые преимущества

Для разработчиков:

• Ускорение разработки: Генерация кода в 3-5 раз быстрее ручного написания
• Интеллектуальная помощь: Понимание сложных кодовых баз и автоматическое предложение оптимальных решений
• Умная отладка: Автоматический анализ и исправление ошибок
• Непрерывное обучение: Система учитывает стиль и паттерны конкретного проекта

Для команд:

• Стандартизация кода: Единообразный стиль во всей кодовой базе
• Упрощение онбординга: Новые разработчики быстрее входят в проект
• Повышение продуктивности: Команды доставляют больше функций за то же время
• Снижение количества ошибок: Автоматическое выявление потенциальных проблем

Для бизнеса:

• Снижение затрат: Уменьшение времени на разработку и отладку
• Быстрый time-to-market: Ускоренный выпуск новых функций
• Безопасность данных: Возможность on-premise развертывания
• Российское ПО: Соответствие требованиям импортозамещения

2. Функциональные характеристики

2.1. Базовые операции с кодом

2.1.1. Генерация кода

Описание: Создание нового программного кода на основе описания на естественном языке.

Возможности:

• Генерация функций и методов по описанию
• Создание классов и модулей
• Написание алгоритмов и логики
• Генерация шаблонного кода (boilerplate)
• Создание структур данных

Пример использования:

Пользователь: «Создай функцию для валидации email адреса с использованием регулярных выражений»

Kodik: Генерирует функцию с полной реализацией и обработкой граничных случаев

2.1.2. Редактирование кода

Описание: Изменение существующего кода с учетом контекста проекта.

Возможности:

• Точечное редактирование функций
• Добавление новой логики в существующие модули
• Изменение параметров и сигнатур методов
• Обновление стилей и форматирования
• Рефакторинг с сохранением функциональности

2.1.3. Поиск и анализ кода

Описание: Интеллектуальный поиск и анализ элементов кодовой базы.

Возможности:

• Поиск функций, классов, переменных
• Поиск по содержимому и логике
• Анализ зависимостей и импортов
• Построение карты проекта
• Выявление неиспользуемого кода (dead code)

2.1.4. Рефакторинг

Описание: Улучшение структуры кода без изменения его поведения.

Возможности:

• Извлечение методов и функций
• Переименование переменных и функций во всем проекте
• Упрощение сложных конструкций
• Применение паттернов проектирования
• Оптимизация производительности

2.2. Система управления контекстом

2.2.1. Автоматическое построение контекста

Описание: Система самостоятельно анализирует проект для понимания его структуры.

Процессы:

• Чтение связанных файлов проекта
• Анализ структуры директорий
• Построение графа зависимостей
• Выявление ключевых компонентов
• Понимание архитектурных паттернов

2.2.2. @-Упоминания (Mentions System)

Описание: Система явного указания контекста через специальные команды.

Типы упоминаний:

2.2.3. Управление окном контекста

Описание: Интеллектуальное управление объемом информации в контексте.

Функции:

• Auto-Compact: Автоматическое сжатие истории при приближении к лимиту
• Ручное сжатие: Команда /smol для принудительного сжатия
• Новая задача: Команда /newtask для создания чистого контекста
• Сохранение важного: Приоритизация технических деталей и решений при сжатии

2.3. Интеллектуальная отладка

2.3.1. Анализ ошибок

Описание: Автоматическое выявление и анализ ошибок в коде.

Возможности:

• Анализ вывода компилятора/интерпретатора
• Интерпретация сообщений об ошибках
• Выявление причин ошибок
• Предложение исправлений
• Объяснение проблемы на понятном языке

2.3.2. Интеграция с терминалом

Описание: Прямая работа с выводом терминала для отладки.

Функции:

• Отправка вывода терминала в Kodik через @terminal
• Анализ ошибок сборки
• Отладка runtime ошибок
• Помощь с командами и скриптами
• Интерпретация логов приложения

2.3.3. Интеграция с Problems Panel

Описание: Работа со всеми проблемами проекта через @problems.

Возможности:

• Просмотр всех ошибок и предупреждений
• Фильтрация по типу и серьезности
• Массовое исправление однотипных проблем
• Приоритизация критичных ошибок
• Объяснение и исправление проблем

2.4. Работа с Git

2.4.1. Анализ изменений

Описание: Работа с системой контроля версий Git.

Возможности:

• Просмотр незафиксированных изменений через @git-changes
• Анализ конкретных коммитов через @[hash]
• Генерация описаний коммитов
• Анализ истории изменений
• Помощь в разрешении конфликтов

2.4.2. Контрольные точки (Checkpoints)

Описание: Система автоматического сохранения состояния рабочего пространства.

Функции:

• Автоматическое создание снимков до значительных изменений
• Возможность отката к любой контрольной точке
• Работа параллельно с Git (теневой репозиторий)
• Сохранение всего состояния проекта
• Просмотр истории контрольных точек

2.5. Автоматизация задач

2.5.1. Цепочка фокуса (Focus Chain)

Описание: Автоматическое управление списком задач и отслеживание прогресса.

Возможности:

• Автоматическое создание списка задач из описания
• Разбиение сложных задач на подзадачи
• Отслеживание выполнения в реальном времени
• Визуализация прогресса
• Поддержка долгосрочных проектов

2.5.2. Рабочие процессы (Workflows)

Описание: Определение повторяющихся последовательностей действий.

Возможности:

• Создание кастомных workflow в Markdown
• Хранение в файлах проекта
• Вызов через slash-команды (/workflow-name)
• Параметризация рабочих процессов
• Совместное использование в команде

2.5.3. Глубокое планирование (Deep Planning)

Описание: Четырехэтапный процесс для сложных задач.

Этапы:

1. Тихое исследование: Анализ кодовой базы без вопросов
2. Обсуждение: Прояснение требований с пользователем
3. Детальное планирование: Создание пошагового плана
4. Структурированные задачи: Создание отслеживаемых задач

Вызов: Команда /deep-planning

2.6. Правила и кастомизация

2.6.1. Правила Kodik (Kodik Rules)

Описание: Постоянные инструкции для кастомизации поведения системы.

Типы правил:

• Глобальные правила: Применяются ко всем проектам (хранятся в Documents\.Kodik\Rules\ на Windows)
• Локальные правила: Специфичны для проекта (хранятся в .Kodikrules/ в корне проекта)

Примеры правил:

• Стандарты кодирования проекта
• Предпочитаемые библиотеки и фреймворки
• Архитектурные ограничения
• Стиль документации
• Процессы тестирования

Управление:

• Создание: команда /newrule
• Редактирование: прямое изменение файлов
• Приоритет: локальные перекрывают глобальные

2.6.2. Авто-Одобрение (Auto-Approve)

Описание: Гранулярное управление разрешениями для действий системы.

Типы разрешений:

• Читать файлы проекта: Автоматически разрешать чтение файлов в рабочем пространстве
• Читать все файлы: Разрешить чтение системных и внешних файлов
• Редактировать файлы проекта: Автоматически применять изменения в код
• Выполнять команды терминала: Разрешить выполнение bash/shell команд

Управление:

• Настройка в интерфейсе приложения
• Индивидуальная настройка для каждого проекта
• Временное отключение для критичных операций

2.7. Slash-команды

2.7.1. Системные команды

Описание: Быстрые команды для управления системой.

Доступные команды:

2.7.2. Кастомные команды

Описание: Пользовательские slash-команды для специфичных задач.

Создание:

• Создание Markdown файла с инструкциями
• Размещение в директории .kodik/commands/
• Автоматическая регистрация команды
• Вызов через /имя-команды

2.8. Интеграция с редактором

2.8.1. Команды кода (Code Commands)

Описание: Контекстные действия прямо в редакторе.

Доступные команды:

• Добавить в Kodik: Отправка выделенного кода в чат (через контекстное меню или Cmd+L / Ctrl+L)
• Исправить ошибку: Автоматическое исправление через меню лампочки
• Объяснить код: Получение объяснения выбранного фрагмента
• Улучшить код: Предложения по оптимизации

2.8.2. Встроенный чат (Inline Chat)

Описание: Взаимодействие с Kodik без переключения контекста.

Возможности:

• Вопросы и ответы прямо в редакторе
• Генерация кода на месте курсора
• Быстрые правки без переключения
• Помощь с терминальными командами
• Объяснение синтаксиса и API

2.8.3. Перетаскивание (Drag & Drop)

Описание: Быстрое добавление контекста через перетаскивание.

Поддерживаемые типы:

• Файлы кода
• Изображения и скриншоты
• Документы
• Фрагменты кода из редактора
• Ссылки на файлы

2.9. Управление задачами и историей

2.9.1. История задач (Task History)

Описание: Полная история всех взаимодействий с системой.

Функции:

• Поиск: Нечеткий поиск по содержимому задач
• Сортировка: По дате, стоимости API, использованию токенов, релевантности
• Фильтрация: Избранные задачи, по типу, по дате
• Групповые операции: Выбор нескольких, удаление, экспорт в Markdown
• Продолжение: Возобновление прошлых задач

2.9.2. Редактирование сообщений

Описание: Возможность уточнения запросов без создания новой задачи.

Возможности:

• Редактирование любого отправленного сообщения
• Автоматический перезапуск с новым запросом
• Сохранение истории изменений
• Быстрое исправление опечаток и уточнение деталей

2.10. Работа с моделями ИИ

2.10.1. Поддержка множества моделей

Описание: Интеграция с передовыми моделями программирования.

Доступные модели:

2.10.2. Автоматический выбор модели

Описание: Система автоматически выбирает оптимальную модель для задачи.

Критерии выбора:

• Сложность задачи
• Размер контекста
• Требования к скорости
• Стоимость операции
• Доступность модели

2.10.3. Управление токенами

Описание: Мониторинг и оптимизация использования токенов.

Функции:

• Отображение использованных токенов в реальном времени
• Предупреждение при приближении к лимиту
• Автоматическое резюмирование для экономии
• Статистика по задачам и моделям
• Прогнозирование расхода для тарифа

3. Технические характеристики

3.1. Архитектура системы

3.1.1. Компонентная архитектура

Клиентская часть (Frontend):

• Редактор кода на базе современных технологий
• Интерфейс чата для взаимодействия с ИИ
• Система управления контекстом
• Визуализация задач и прогресса

Серверная часть (Backend):

• API для взаимодействия с моделями ИИ
• Система управления сессиями и контекстом
• Обработка и маршрутизация запросов
• Система аутентификации и авторизации

Инфраструктурные компоненты:

• Балансировщик нагрузки (Nginx)
• Система контейнеризации (Docker)
• База данных (PostgreSQL)
• Система кэширования
• Система мониторинга и логирования

3.1.2. Интеграционная архитектура

Model Context Protocol (MCP):

• Открытый протокол для расширения возможностей
• Поддержка сторонних серверов и инструментов
• Транспортные механизмы: STDIO, SSE
• Глобальные и проектные MCP серверы

Интеграции:

• Git системы контроля версий
• CI/CD инструменты
• Системы отслеживания задач
• Браузеры для тестирования (Remote Browser Support)
• Внешние API и сервисы

3.2. Технологический стек

3.2.1. Языки и фреймворки разработки

Основные языки:

• Python (бэкенд логика, интеграции с ИИ)
• JavaScript / TypeScript (фронтенд, расширения)
• Go (высокопроизводительные компоненты)

Используемые фреймворки:

• Веб-фреймворки для API
• Фреймворки для работы с ИИ моделями
• UI фреймворки для редактора

3.2.2. Базы данных и хранилища

СУБД — PostgreSQL:

• Основная реляционная БД
• Хранение пользовательских данных
• Управление сессиями
• История задач и конфигурации

Файловые хранилища:

• Локальные файловые системы (для On-Premise)
• Объектные хранилища (для SaaS)
• Распределенные файловые системы (опционально)

3.2.3. Инфраструктурные технологии

Контейнеризация и оркестрация:

• Docker — контейнеризация приложений
• Репозиторий контейнеров: DockerHub
• Базовые образы: Debian, Ubuntu

Веб-серверы и балансировка:

• Nginx — веб-сервер, reverse proxy, балансировщик нагрузки
• SSL/TLS терминация
• Статический контент

Операционные системы:

• Ubuntu (рекомендуемая для production)
• Debian
• Другие Linux дистрибутивы
• Windows (клиентская часть)
• macOS (клиентская часть)

3.3. Безопасность

3.3.1. Аутентификация и авторизация

Методы аутентификации:

• Email/пароль с хешированием (bcrypt/argon2)
• Multi-factor authentication (MFA) — опционально
• SSO интеграция (для Enterprise) — SAML, OAuth 2.0
• Токены API для программного доступа

Управление доступом:

• Ролевая модель (RBAC) для Enterprise
• Granular permissions через Auto-Approve
• Изоляция данных между пользователями
• Audit log всех действий

3.3.2. Защита данных

Шифрование:

• В transit: TLS 1.2+ для всех соединений
• At rest: Шифрование БД и файловых хранилищ (AES-256)
• Безопасное хранение секретов (Vault, Secrets Manager)

Защита от угроз:

• Защита от SQL-инъекций
• XSS и CSRF защита
• Rate limiting для API
• DDoS mitigation на уровне инфраструктуры
• Регулярные security audits

3.3.3. Соответствие стандартам

Российские требования:

• Федеральный закон № 152-ФЗ «О персональных данных»
• Требования ФСТЭК России (для критичных систем)
• Хранение данных на территории РФ (опционально)

Международные стандарты:

• ISO/IEC 27001 (Information Security Management)
• GDPR compliance (для европейских клиентов)
• SOC 2 Type II (планируется)

3.4. Производительность и масштабируемость

3.4.1. Характеристики производительности

Время отклика:

• API запросы: < 500 мс (95 перцентиль)
• Генерация кода: от 2 до 30 секунд (зависит от сложности и модели)
• Поиск в кодовой базе: < 1 секунды для проектов до 100K строк
• Загрузка интерфейса: < 2 секунд

Пропускная способность:

• Одновременные пользователи: тысячи (при соответствующей инфраструктуре)
• Запросов в секунду: сотни на узел
• Параллельная обработка запросов без очереди

3.4.2. Масштабируемость

Горизонтальное масштабирование:

• Stateless компоненты приложения
• Load balancing между узлами
• Автоматическое масштабирование по нагрузке (для SaaS)

Вертикальное масштабирование:

• Поддержка мощных серверов
• Оптимизация использования ресурсов
• Настройка для различных конфигураций

Ограничения:

• Размер проекта: до миллионов строк кода
• Размер файла: до 10 MB (настраивается)
• Окно контекста: зависит от модели (до 200K токенов)

3.5. Интеграции и расширяемость

3.5.1. Model Context Protocol (MCP)

Описание: MCP — открытый протокол для стандартизации способов предоставления контекста LLM приложениям.

Возможности:

• Подключение сторонних инструментов
• Расширение функциональности без изменения кода
• Доступ к внешним источникам данных
• Кастомные интеграции

Транспортные механизмы:

• STDIO (Standard Input/Output) — для локальных процессов
• SSE (Server-Sent Events) — для удаленных серверов

Примеры MCP серверов:

• GitHub integration
• Database connectors
• File system extensions
• Custom API integrations

3.5.2. API и SDK

REST API:

• Программный доступ к функциям Kodik
• Автоматизация workflow
• Интеграция с внешними системами
• Webhook notifications

SDK (планируется):

• Python SDK
• JavaScript SDK
• Go SDK

3.5.3. Плагины и расширения

Система расширений:

• Кастомные команды через Markdown
• Правила Kodik для кастомизации
• Workflow для автоматизации
• MCP серверы для интеграций

4. Системные требования

4.1. Требования для клиентской части

4.1.1. Операционные системы

Windows:

• Windows 10 или выше (64-bit)
• Windows Server 2019 или выше

macOS:

• macOS 11 (Big Sur) или выше
• Процессор: Intel или Apple Silicon (M1/M2/M3)

Linux:

• Ubuntu 20.04 LTS или выше
• Debian 11 или выше
• Fedora 35 или выше
• Другие современные дистрибутивы с glibc 2.28+

4.1.2. Аппаратные требования

Минимальные требования:

• Процессор: 2-ядерный, 2.0 GHz
• Оперативная память: 4 GB RAM
• Дисковое пространство: 500 MB для приложения + место для проектов
• Интернет: Постоянное подключение для работы с моделями ИИ

Рекомендуемые требования:

• Процессор: 4-ядерный, 2.5 GHz и выше
• Оперативная память: 8 GB RAM и выше
• Дисковое пространство: 2 GB + место для проектов
• SSD для быстрой работы с большими проектами
• Интернет: Высокоскоростное подключение (10 Mbps и выше)

Для больших проектов (Enterprise):

• Процессор: 8-ядерный, 3.0 GHz
• Оперативная память: 16 GB RAM и выше
• NVMe SSD
• Интернет: Выделенный канал 100 Mbps+

4.1.3. Дополнительное ПО

Обязательное:

• Интернет-браузер (для веб-интерфейса, если применимо)
• Git (рекомендуется для работы с версиями)

Опциональное:

• Docker Desktop (для локальной разработки с контейнерами)
• Инструменты разработки для используемых языков

4.2. Требования для серверной части (On-Premise)

4.2.1. Операционная система

Рекомендуемые:

• Ubuntu Server 22.04 LTS (основная рекомендация)
• Ubuntu Server 20.04 LTS
• Debian 11 (Bullseye) или выше

Поддерживаемые:

• Red Hat Enterprise Linux 8/9
• CentOS Stream 9
• Rocky Linux 8/9
• Другие Enterprise Linux дистрибутивы

Требования к ОС:

• 64-bit архитектура
• Kernel 4.15 или выше
• systemd для управления сервисами
• Обновленные пакеты безопасности

4.2.2. Аппаратные требования сервера

Минимальная конфигурация (до 10 пользователей):

• Процессор: 4 ядра, 2.5 GHz
• Оперативная память: 16 GB RAM
• Дисковое пространство:
  • Система: 50 GB
  • Данные: 200 GB (зависит от объема проектов)
• Сеть: 1 Gbps Ethernet

Рекомендуемая конфигурация (до 50 пользователей):

• Процессор: 8 ядер, 3.0 GHz (Intel Xeon / AMD EPYC)
• Оперативная память: 32 GB RAM
• Дисковое пространство:
  • Система: SSD 100 GB
  • Данные: SSD/NVMe 500 GB
  • Резервные копии: 1 TB (отдельное хранилище)
• Сеть: 10 Gbps Ethernet (рекомендуется)

Enterprise конфигурация (100+ пользователей):

• Процессор: 16-32 ядра, 3.5 GHz+
• Оперативная память: 64-128 GB RAM
• Дисковое пространство:
  • Система: NVMe SSD 200 GB
  • Данные: NVMe SSD RAID 1 TB+
  • Резервные копии: 2+ TB (отдельное хранилище)
• Сеть: 10-25 Gbps, redundant connections
• Отказоустойчивость: Кластер из нескольких узлов

4.2.3. Требования к инфраструктуре

Сетевая инфраструктура:

• Выделенная подсеть для серверов приложения
• Firewall для защиты
• Load Balancer (для кластерной конфигурации)
• VPN для удаленного доступа администраторов

Хранилище данных:

• RAID для критичных данных (рекомендуется RAID 10)
• Отдельное хранилище для резервных копий
• NAS/SAN для больших объемов (опционально)

Системы резервного копирования:

• Backup server или облачное решение
• Политика инкрементных и полных копий
• Geo-redundancy для критичных систем

Виртуализация (опционально):

• VMware vSphere 7.0+
• KVM/QEMU
• Hyper-V Server 2019+
• Минимум 2 vCPU на VM, 4 GB RAM на VM

4.3. Сетевые требования

4.3.1. Интернет-соединение

Для клиентов:

• Минимум: 5 Mbps загрузка, 1 Mbps отдача
• Рекомендуется: 25+ Mbps загрузка, 5+ Mbps отдача
• Латентность: < 100 мс до серверов моделей ИИ

Для серверов (SaaS):

• Минимум: 100 Mbps симметричное
• Рекомендуется: 1 Gbps+ симметричное
• Латентность: < 50 мс до основных регионов

Для On-Premise (доступ к моделям ИИ):

• Выделенный канал: 100 Mbps+ для доступа к внешним моделям
• Опционально: полностью изолированная сеть (при использовании локальных моделей, если реализовано)

4.3.2. Требуемые порты и протоколы

Исходящие соединения (для клиентов и серверов):

• HTTPS (443/TCP): Для API моделей ИИ и веб-сервисов
• HTTP (80/TCP): Для редиректов на HTTPS
• Git (443/TCP или 22/TCP): Для интеграции с Git репозиториями
• SSH (22/TCP): Для MCP серверов через STDIO
• Custom ports: Для специфичных MCP серверов

Входящие соединения (для серверов):

• HTTPS (443/TCP): Основной доступ к приложению
• HTTP (80/TCP): Редирект на HTTPS
• SSH (22/TCP): Административный доступ
• Custom ports: Для мониторинга, метрик (опционально)

Внутренние соединения (между компонентами):

• PostgreSQL (5432/TCP): База данных
• Redis (6379/TCP): Кэширование (если используется)
• Internal APIs: Различные порты для микросервисов

4.3.3. Firewall и безопасность

Правила firewall:

• Разрешить исходящие HTTPS к доверенным API моделей
• Ограничить входящие соединения к необходимым портам
• Блокировать прямой доступ к БД извне
• Использовать VPN для административного доступа

Белые списки (для строгих сетей):

• Домены API моделей ИИ (Qwen, DeepSeek, GLM, NVIDIA)
• Домены обновлений и лицензирования
• Домены для MCP серверов (опционально)

4.4. Требования к ПО на сервере

4.4.1. Базовое системное ПО

Обязательное:

• Python: 3.9 или выше (для бэкенд компонентов)
• Node.js: 18 LTS или выше (для некоторых компонентов)
• Docker: 20.10 или выше
• Docker Compose: 2.0 или выше (для оркестрации)
• Git: 2.30 или выше

Для веб-сервера:

• Nginx: 1.20 или выше
• SSL/TLS сертификаты (Let's Encrypt или корпоративные)

4.4.2. СУБД

PostgreSQL:

• Версия: 13 или выше (рекомендуется 15+)
• Расширения:
  • pg_trgm (для полнотекстового поиска)
  • uuid-ossp (для генерации UUID)
  • pgcrypto (для криптографии)
• Настройки:
  • max_connections: 200+
  • shared_buffers: 25% от RAM
  • effective_cache_size: 75% от RAM
  • work_mem: 16-64 MB

4.4.3. Дополнительное ПО

Опциональное:

• Redis: 6.2+ (для кэширования и очередей)
• Elasticsearch: 8.0+ (для расширенного поиска)
• Prometheus: для мониторинга метрик
• Grafana: для визуализации
• Nginx Ingress / Traefik: для Kubernetes (если используется)

Утилиты:

• curl, wget (для скачивания и тестирования)
• jq (для работы с JSON)
• htop, iotop (для мониторинга)
• logrotate (для ротации логов)

5. Установка программного обеспечения

5.1. Установка клиентской части

5.1.1. Установка на Windows

Шаг 1: Скачивание установщика

1. Перейти на официальный сайт: https://aikodik.ru/downloads
2. Выбрать версию для Windows
3. Скачать файл установщика: KodikSetup-x.x.x.exe

Шаг 2: Запуск установщика

1. Запустить скачанный файл KodikSetup-x.x.x.exe
2. Подтвердить UAC (User Account Control), если требуется
3. Следовать инструкциям мастера установки:
   • Принять лицензионное соглашение
   • Выбрать директорию установки (по умолчанию: C:\Program Files\Kodik)
   • Выбрать компоненты (рекомендуется установить все)
   • Создать ярлыки на рабочем столе и в меню Пуск

Шаг 3: Первый запуск

1. Запустить Kodik через ярлык
2. При первом запуске будет предложено:
   • Войти в существующий аккаунт или создать новый
   • Выбрать тарифный план (доступен бесплатный пробный период)
   • Настроить предпочтения (тема, язык интерфейса)

Шаг 4: Проверка установки

1. Открыть тестовый проект или создать новый
2. Убедиться, что интерфейс загружается корректно
3. Проверить подключение к моделям ИИ (отправить тестовый запрос)

Глобальные правила (опционально):

• Автоматически создается директория: %USERPROFILE%\Documents\.Kodikrules\
• Здесь можно размещать глобальные правила для всех проектов

5.1.2. Установка на macOS

Шаг 1: Скачивание установщика

1. Перейти на https://aikodik.ru/downloads
2. Выбрать версию для macOS
3. Скачать файл: Kodik-x.x.x.dmg или Kodik-x.x.x.pkg

Шаг 2: Установка через DMG

1. Открыть скачанный файл Kodik-x.x.x.dmg
2. Перетащить иконку Kodik в папку Applications
3. При первом запуске подтвердить открытие приложения из непроверенного источника:
   • Открыть System Preferences → Security & Privacy
   • Нажать «Open Anyway» для Kodik

Шаг 2 (альтернатива): Установка через PKG

1. Открыть файл Kodik-x.x.x.pkg
2. Следовать инструкциям установщика
3. Ввести пароль администратора, если требуется

Шаг 3: Первый запуск

1. Запустить Kodik из Applications
2. Разрешить доступ к файловой системе, если требуется (через System Preferences → Security & Privacy → Files and Folders)
3. Войти в аккаунт или создать новый
4. Выбрать тарифный план

Шаг 4: Проверка установки

1. Убедиться, что приложение запускается без ошибок
2. Проверить доступ к файлам проекта
3. Отправить тестовый запрос к ИИ

Глобальные правила:

• Директория: ~/Documents/.Kodikrules/

5.1.3. Установка на Linux

Шаг 1: Скачивание установщика

1. Перейти на https://aikodik.ru/downloads
2. Выбрать версию для Linux:
   • .deb для Ubuntu/Debian
   • .rpm для Fedora/RHEL
   • .AppImage для универсальной установки

Шаг 2: Установка DEB (Ubuntu/Debian)

# Скачать файл
wget https://aikodik.ru/downloads/kodik_x.x.x_amd64.deb

# Установить через dpkg
sudo dpkg -i kodik_x.x.x_amd64.deb

# Установить зависимости, если есть проблемы
sudo apt-get install -f

5.3. Проверка установки

5.3.1. Чек-лист проверки (клиент)

• Приложение успешно установлено и запускается
• Успешный вход в аккаунт
• Интерфейс загружается без ошибок
• Можно открыть/создать проект
• Отправка запроса к ИИ работает
• Генерация кода выполняется корректно
• @-упоминания функционируют
• Интеграция с Git работает (если используется)

5.3.2. Чек-лист проверки (сервер)

• Все Docker контейнеры запущены (docker compose ps)
• PostgreSQL доступна и принимает подключения
• Nginx проксирует запросы к приложению
• SSL/TLS сертификат настроен (если используется)
• Health endpoint возвращает OK (/health)
• Логи не содержат критичных ошибок
• Клиент может подключиться к серверу
• Аутентификация работает
• Запросы к моделям ИИ проходят успешно
• Файлы сохраняются корректно

6. Настройка и конфигурация

6.1. Конфигурация клиентского приложения

6.1.1. Основные настройки

Настройки интерфейса:

• Тема: Светлая, Темная, Автоматическая (следует системной)
• Язык: Русский, Английский
• Размер шрифта: Регулируемый (10-24pt)
• Семейство шрифтов: Выбор моноширинных шрифтов для редактора
• Отступы: Пробелы/Табы, размер отступа (2, 4, 8 пробелов)

Настройки редактора:

• Автодополнение кода
• Подсветка синтаксиса
• Миникарта (minimap)
• Номера строк
• Пробелы и спецсимволы (видимость)
• Автосохранение
• Форматирование при сохранении

Настройки ИИ:

• Выбор модели по умолчанию
• Автоматический выбор модели (включить/выключить)
• Лимит токенов для запросов
• Температура генерации (креативность)
• Top-p (nucleus sampling)

7. Интеграция с внешними системами

7.1. Интеграция с системами контроля версий

7.1.1. Git интеграция

Встроенная поддержка Git:

• Автоматическое определение Git репозитория
• Работа с коммитами через @[hash]
• Просмотр изменений через @git-changes
• Помощь в написании коммитов

Возможности:

• Автоматическое создание веток
• Генерация commit messages
• Анализ истории для понимания контекста
• Помощь в разрешении конфликтов

7.1.2. GitHub интеграция

Возможности:

• Создание и управление Issue
• Создание Pull Requests
• Code review
• Работа с GitHub Actions
• Управление релизами

7.5. Интеграция с документацией

7.5.1. Автоматическая документация

Генерация документации из кода.

Пользователь: «Создай Markdown документацию для всех экспортируемых функций в @/src/api/»

Kodik:

1. Читает все файлы в директории
2. Извлекает экспортируемые функции
3. Анализирует параметры и возвращаемые значения
4. Генерирует Markdown документацию
5. Создаёт файл API.md

Синхронизация с wiki:

• Создать MCP сервер для Confluence/Notion
• Автоматически обновлять документацию при изменениях

Приложение A: Контактная информация для поддержки

Техническая поддержка:

• Email: support@aikodik.ru
• Форум: https://forum.aikodik.ru
• Документация: https://docs.aikodik.ru

Коммерческие вопросы:

• Email: info@aikodik.ru

Срочная поддержка (Enterprise):

• Email: emergency@aikodik.ru

Для регуляторных органов:

• Email: legal@aikodik.ru

Приложение B: Глоссарий терминов

• AI (Artificial Intelligence) — Искусственный интеллект
• API (Application Programming Interface) — Программный интерфейс приложения
• Auto-Approve — Автоматическое одобрение действий системы
• Checkpoint — Контрольная точка, снимок состояния проекта
• Context Window — Окно контекста, объём информации, который может обработать модель
• Deep Planning — Глубокое планирование, четырехэтапный процесс для сложных задач
• Focus Chain — Цепочка фокуса, система управления задачами
• LLM (Large Language Model) — Большая языковая модель
• MCP (Model Context Protocol) — Протокол контекста модели
• On-Premise — Развертывание на инфраструктуре заказчика
• SaaS (Software as a Service) — Программное обеспечение как услуга
• Slash-команды — Команды, начинающиеся с символа /
• Token — Токен, единица текста для модели (~3/4 слова)
• Workflow — Рабочий процесс, последовательность действий

Документ подготовлен: ООО «АрхиТех ИИ», 2025 год.

Версия документа: 1.0. Дата последнего обновления: Январь 2025.