Раздел описывает AI-инфраструктуру Energoskan Development Portal: подключение нейросетей, работу Claude Code и расширений VS Code, пользовательский чат, управление провайдерами, моделями, доступами, AI-агентами и RAG.
В Portal 2.0 основным инструментом программирования является Claude Code, работающий внутри облачного VS Code пользователя.
Пользователь
│
▼
Облачный VS Code
│
▼
Claude Code
│
▼
anthropic-shim
│
▼
Настроенный AI-провайдер
Компонент anthropic-shim сохраняется в Portal 2.0.
Он принимает запросы Claude Code в формате Anthropic API и передаёт их
подключённому AI-провайдеру в соответствии с серверной конфигурацией.
Обычный пользователь не настраивает shim и не получает доступ к API-ключам. Подключение и изменение провайдера выполняет администратор портала.
Пользователь открывает проект в облачном VS Code и работает через Claude Code. Маршрут запроса и подключённый провайдер определяются сервером.
Cline устанавливается в облачный VS Code и подключается к совместимому API.
Для него может использоваться прямое подключение к провайдеру либо отдельный
серверный шлюз. Использование anthropic-shim для Cline
не является обязательным.
Для пользовательского чата потребуется отдельная серверная логика: интерфейс чата, передача запросов, хранение контекста, контроль доступа, выбор провайдера и получение потокового ответа.
Одной установки расширения VS Code для работы встроенного чата недостаточно.
┌── Claude Code ── anthropic-shim ──┐
Пользователь ────────────┤ │
├── Cline / VS Code ────────────────┤
│ ▼
└── Чат портала ────────────── AI Manager
│
┌─────────────────────┼─────────────────────┐
▼ ▼ ▼
Claude Kimi Другие
В целевой архитектуре разные пользовательские инструменты могут использовать разные способы подключения, но управление доступными провайдерами выполняется централизованно.
В пользовательском интерфейсе планируется выбирать нейросеть или провайдера, а не конкретную техническую модель.
Например:
Конкретные модели, адреса API, ключи, лимиты и резервные варианты не должны отображаться обычному пользователю.
Для AI будет создан отдельный административный интерфейс. Он должен позволять:
К одному проекту в дальнейшем может быть подключено несколько AI-агентов. Каждый агент получает собственную роль, инструкции, Skills и разрешённые источники информации.
Примеры агентов:
RAG позволит агентам использовать материалы из Базы знаний, Документации и проектных источников без включения всей информации непосредственно в системный промпт.
anthropic-shim;Пользователь должен работать с нейросетью через понятный интерфейс, не занимаясь настройкой API, shim, моделей и сетевых маршрутов. Вся техническая конфигурация управляется администраторами Energoskan Development Portal.
Ниже приведены основные направления развития AI-платформы Energoskan. В дальнейшем каждое из них будет подробно описано в отдельных разделах документации.
Подключение, настройка и управление внешними сервисами искусственного интеллекта (Claude, Kimi, OpenAI, Gemini, DeepSeek и другими), включая хранение параметров подключения, переключение между провайдерами и контроль их доступности.
Управление моделями, доступными у каждого провайдера, выбор модели по умолчанию, настройка доступности моделей для пользователей, проектов и AI-агентов.
Основной инструмент разработки в Energoskan Development Portal 2.0, использующий anthropic-shim для взаимодействия с AI-провайдером.
Поддержка Cline и других совместимых расширений VS Code для работы с различными AI-провайдерами непосредственно из среды разработки.
Единый интерфейс общения с искусственным интеллектом внутри портала с возможностью выбора доступной пользователю нейросети.
Специализированные интеллектуальные помощники, выполняющие отдельные профессиональные задачи и использующие собственные инструкции, контекст и Skills.
Использование Базы знаний, Документации и проектных материалов в качестве источников информации для AI и AI-агентов.
Библиотека инструкций, методик и профессиональных знаний, используемых AI-агентами при выполнении специализированных задач.
Управление правами доступа, безопасное хранение API-ключей, защита данных пользователей и контроль использования AI-сервисов.
Контроль состояния AI-провайдеров, журналирование запросов, анализ ошибок, использование ресурсов, статистика и контроль затрат.